Bokeh: 动态交互可视化解决方案

Bokeh 是一个开源的 Python 库，用于构建交互式 web 应用程序和数据可视化工具。它允许使用 Python 在现代 Web 浏览器中创建丰富，可交互的图表、仪表盘和数据应用程序。

特性

Bokeh 可以为开发人员提供一整套构建交互式、可视化的工具：

• 图形语法。 Bokeh 提供了一套声明式语法，可以用于快速创建复杂的交互式图形，还可以使用 Python 进行动态的更新和调整。
• 可扩展性。 Bokeh 的模型系统支持非常多样化的图形类型和数据类型，便于开发人员扩展和自定义他们的图形和应用程序。
• 从 Python 直接生成 Web 输出。 Bokeh 可以将 Python 中创建的图表、图形和应用程序转换为现代浏览器可以显示的 HTML 和 JavaScript，“应用”不需要部署到服务器上。
• 数据集成。 Bokeh 可以与 Pandas 和其他大型数据访问库进行无缝协作，并可以轻松地连接到大型数据集的实时、流数据源。
• 交互式控制台。 Bokeh 提供了一个交互式 web 应用，供 Python 开发人员使用，可以直接在 web 浏览器中进行计算、可视化、开发和调试。

核心概念

• 图形对象。 在 Bokeh 中，每个图形对象表示绘图中的一个基本元素，例如：数据点、线、标记、图像、网格线和文本等。
• 绘图。 Bokeh 的绘图是通过将图形对象添加到一个图形图层中进行构建的，每个图形层都有一个名称和属性，例如颜色、标记和线型等。
• 数据源。 Bokeh 支持使用 Pandas 数据帧，NumPy 数组和 Python 列表等常见数据源，可以通过设置属性与绘图并将数据与图表绑定到一起。
• 布局。 Bokeh 通过一些布局组件（例如行、列、网格和嵌套）来组合多个绘图，以创建复杂的图表布局。

简单示例

下面是一个基本示例，使用 Bokeh 创建一个简单的折线图：

# 导入库
from bokeh.plotting import figure, show

# 创建数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [3, 1, 4, 6, 2]

# 创建一个新图形对象
fig = figure(title='My first Bokeh plot', x_axis_label='x', y_axis_label='y')

# 添加一个线条图层，将 x 和 y 与图形对象的绘图属性绑定
fig.line(x, y, legend_label='line 1', line_width=2)

# 显示图形
show(fig)

运行代码后，将在浏览器中看到一个包含线条的图表。

总结

Bokeh 是一个强大的 Python 可视化库，具有丰富的功能和灵活的界面。借助 Bokeh，可以创建复杂的数据可视化应用程序，并通过 Web 浏览器向用户提供交互式图形界面。 Bokeh 具有完整的文档、社区和支持，是数据科学和数据分析领域中最受欢迎的可视化解决方案之一。