Bokeh 是一个用于创建交互式图表和可视化的大数据应用库。它支持在网页上展示交互式图表,并且可以很容易地与 Python 中的数据分析库如 Pandas 和 NumPy 进行集成。
快速入门
安装 Bokeh
- 使用 pip 安装 Bokeh:
pip install bokeh
- 使用 pip 安装 Bokeh:
创建基础图表
下面是一个简单的 Bokeh 图表示例:
from bokeh.plotting import figure from bokeh.io import show p = figure(title="基础图表", tools="pan,wheel_zoom,box_zoom,reset") p.circle([1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5], size=10, color='blue', alpha=0.5) show(p)
交互式图表
Bokeh 支持多种交互式元素,如滑块、下拉菜单等。以下是一个添加了滑块的交互式图表示例:
from bokeh.models import Slider from bokeh.plotting import figure from bokeh.io import show p = figure(title="交互式图表", tools="pan,wheel_zoom,box_zoom,reset") x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [1, 2, 3, 4, 5] p.line(x, y, line_width=2) slider = Slider(start=0.1, end=10, value=1, step=0.1, title="调整透明度") p.add_tools(HoverTool(tooltips=[("x", "$x"), ("y", "$y")])) p.add_tools(SliderTool(slider=slider)) callback = CustomJS(args=dict(slider=slider, p=p), code=""" p.glyph.fill_alpha = slider.value; """) slider.js_on_change('value', callback) show(p)
更多资源
想要了解更多关于 Bokeh 的内容,可以访问我们的Bokeh 教程页面。
图片示例
Bokeh 图表示例