Bokeh-简介

Bokeh是一个用于生成交互式数据可视化的Python库。Bokeh旨在将现代Web浏览器的强大功能带入数据科学领域，同时保持Python语言的简洁性。Bokeh不仅可以生成漂亮的图表，而且还可以交互式地探索数据并进行一个高度定制化。

Bokeh的主要特点包括：

• 支持现代Web浏览器的交互式可视化，包括JavaScript驱动的交互式图表、热点图、网络图等；
• 提供跨多个浏览器的统一API，无需深入了解JavaScript或D3.js等底层技术；
• 提供将Python语言连接到Web服务器和Web浏览器的强大能力，这使得可以在一个Python进程中同时生成和展示多个图表；
• 提供一组高级控件（例如滑块、选择器、日期范围等）使用户可以创建动态交互式控件，以便于调整图表的参数。

Bokeh的安装很简单，可以通过pip安装：

pip install bokeh

使用Bokeh创建图表也非常简单，只需导入Bokeh并定义数据和图形：

from bokeh.plotting import figure, show

# Define your data
x = [1, 2, 3, 4]
y = [4, 3, 2, 1]

# Create a figure object
p = figure(title='My First Bokeh Plot')

# Add a scatter plot
p.scatter(x, y)

# Display the plot
show(p)

以上代码将创建一个简单的散点图，其中x轴和y轴分别为[1,2,3,4]和[4,3,2,1]。

Bokeh还提供了许多其他类型的图表，如线图、柱状图和热力图等。此外，Bokeh还提供了很多高级功能，如与Pandas数据框的集成、主题和模板等。

总之，Bokeh是一个在Python中创建漂亮且交互式的数据可视化很棒的库。无论是数据科学家、数据分析师还是机器学习工程师，他们都应该考虑使用Bokeh进行数据可视化。