Bokeh是Python的数据可视化库。与Matplotlib和Seaborn不同，它们也是用于数据可视化的Python包，Bokeh使用HTML和JavaScript渲染其图。因此，它对于开发基于Web的仪表板非常有用。

散景项目由NumFocus https://numfocus.org/赞助。 NumFocus还支持PyData，这是一个教育计划，涉及其他重要工具(如NumPy，Pandas等)的开发。 Bokeh可以轻松连接这些工具并生成交互式绘图，仪表板和数据应用程序。

特征

Bokeh主要将数据源转换为JSON文件，该文件用作JavaScript库BokehJS的输入，而JavaScript库又以TypeScript编写，并在现代浏览器中呈现可视化效果。

散景的一些重要特征如下-

灵活性

散景对于常见的绘图要求以及自定义和复杂的用例非常有用。

生产率

Bokeh可以轻松与其他流行的Pydata工具进行交互，例如Pandas和Jupyter Notebook。

互动性

这是Bokeh优于Matplotlib和Seaborn的重要优势，它们都可以生成静态图。 Bokeh创建交互式图，当用户与之交互时，它们会发生变化。您可以为您的听众提供各种各样的选项和工具，以各种角度推断和查看数据，以便用户可以执行“假设分析”。

强大

通过添加自定义JavaScript，可以为专用用例生成可视化效果。

可分享的

可以将图嵌入到Flask或启用Django的Web应用程序的输出中。它们也可以呈现为

朱皮特

笔记本。

开源的

Bokeh是一个开源项目。它是根据Berkeley Source Distribution(BSD)许可证发行的。其源代码可在https://github.com/bokeh/bokeh上获得。