Bokeh-WebGL

介绍

Bokeh-WebGL 是一个基于 WebGL 技术的 Python 数据可视化工具。它提供了一种交互式的方式来探索和可视化大规模数据集。

Bokeh-WebGL 主要特点包括：

• 支持高质量的静态和动态可视化
• 可以与 Jupyter Notebook 集成
• 支持丰富的交互式控件，包括滑动条、选择器、按钮等
• 可以在 Web 浏览器中使用

安装

Bokeh-WebGL 可以使用 pip 轻松安装：

pip install bokeh-webgl

使用

Bokeh-WebGL 的使用非常简单，下面是一个简单的例子：

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.transform import linear_cmap
from bokeh.palettes import Inferno256
from bokeh.io import curdoc

import numpy as np

# Create a data source with random x and y coordinates
size = 10000
source = ColumnDataSource(data=dict(x=np.random.random(size), y=np.random.random(size)))

# Create a color map based on y values
color_mapper = linear_cmap('y', palette=Inferno256, low=min(source.data['y']), high=max(source.data['y']))

# Create a plot with WebGL support
p = figure(sizing_mode='stretch_both', responsive=True, tools=['wheel_zoom', 'reset'], active_scroll='wheel_zoom')
p.rect('x', 'y', 0.1, 0.1, source=source, fill_color=color_mapper, line_color=None)

# Add the plot to the current document
curdoc().add_root(p)

# Show the plot
show(p)

该例子会创建一个矩形图，并使用 y 值来作为颜色映射。该图会自动启用 WebGL 支持来提高渲染性能。

总结

Bokeh-WebGL 是一个强大的 Python 数据可视化工具，它基于 WebGL 技术来提供高质量的静态和动态可视化。该工具易于使用，而且可以集成到 Jupyter Notebook 中，非常适合探索和可视化大规模数据集。