Bokeh-基本概念

简介

Bokeh是一个Python库，用于创建互动性和自定义可视化。它可以生成各种类型的图表，包括交互式地图、散点图和条形图等等。它也提供了许多现成的可视化工具，方便开发人员进行快速开发。

Bokeh是基于JavaScript的，它使用浏览器上的WebGL或Canvas API进行渲染。这意味着Bokeh可以在任何现代浏览器上运行。

安装

Bokeh可以通过pip安装：

pip install bokeh

基本概念

图表

Bokeh中最基本的概念是图表。一个图表可以包含多个子图表，每个子图表都可以包括一个或多个绘图标记和其他可视元素。

绘图标记

绘图标记是Bokeh中用来生成图表中可视化元素的对象。以下是一些常见的绘图标记：

• Line：用于绘制线条，例如折线图
• Scatter：用于绘制散点图
• Bar：用于绘制条形图
• Patch：用于绘制区域设置图

数据源

数据源是一个包含数据的对象，它可以直接传递给一个或多个绘图标记，从而生成相应的可视化效果。

工具

Bokeh提供了许多可视化工具，包括平移、缩放、选择和悬停工具。这些工具可以帮助用户与图表进行交互，并可以根据需要进行自定义。

插件

Bokeh提供了丰富的插件库，可以用来增强图表功能，例如添加栅格线、调整轴线样式等等。

示例

以下是一个简单的使用Bokeh创建折线图的示例：

from bokeh.plotting import figure, output_file, show

# 创建一个数据源
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 2, 4, 5]

# 创建一个输出文件
output_file("line.html")

# 创建一个绘图对象
p = figure(title="简单折线图", x_axis_label='x', y_axis_label='y')

# 添加一个折线
p.line(x, y, legend_label="折线", line_width=2)

# 显示图表
show(p)

这将生成一个名为“line.html”的文件，其中包含一个简单的折线图。

总结

Bokeh是一个非常强大的库，可以帮助开发人员快速创建各种类型的可视化效果。它具有丰富的工具、插件和绘图标记，可以根据需要进行自定义。如果你需要对数据进行可视化处理，Bokeh是一个很好的选择。