Bokeh是一個Python庫，用于在Web瀏覽器中創建交互式數據可視化。它以一種視覺上令人愉悅的方式提供了人類可讀和快速的數據呈現。如果您以前在Python中使用過可視化，那么您可能使用過matplotlib。但是Bokeh不同于matplotlib。

要安裝Bokeh，請在終端中輸入以下命令。文章源自四五設計網-http://www.4968ejs.cn/45715.html

pip install bokeh文章源自四五設計網-http://www.4968ejs.cn/45715.html

為什么要使用Bokeh

matplotlib和Bokeh的預期用途是完全不同的。Matplotlib創建靜態圖形，這些圖形對于快速簡單的可視化或創建出版質量的圖像非常有用。Bokeh創建用于在網絡上顯示的可視化（無論是本地還是嵌入在網頁中），最重要的是，可視化意味著高度交互。Matplotlib不提供這兩個功能。文章源自四五設計網-http://www.4968ejs.cn/45715.html

如果你想與你的數據進行視覺交互，或者你想將交互式視覺數據分發給網絡觀眾，Bokeh是你的庫！如果您的主要興趣是生成最終的可視化以供發布，matplotlib可能更好，盡管Bokeh確實提供了一種創建靜態圖形的方法。文章源自四五設計網-http://www.4968ejs.cn/45715.html

繪制一個簡單的圖形

前兩個元素必須分別是x軸和y軸上的數據。文章源自四五設計網-http://www.4968ejs.cn/45715.html

color：動態分配顏色，如圖所示。文章源自四五設計網-http://www.4968ejs.cn/45715.html

fill_alpha：指定圓的不透明度。文章源自四五設計網-http://www.4968ejs.cn/45715.html

size：指定每個圓的大小。文章源自四五設計網-http://www.4968ejs.cn/45715.html

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在上面的示例中，output_file（）函數用于將生成的輸出保存為html文件，因為bokeh使用web格式來提供交互式顯示。最后使用show（）函數顯示生成的輸出。

注意事項：

紅色= Setosa，綠色= Versicolor，藍色= Virginica

在每個可視化的右上角，都有bokeh提供的交互功能。它允許

1.平移圖

2.使用框選擇進行縮放

3.使用滾輪縮放

4.保存

5.復位

6.幫助

繪制條形圖

在這個例子中，我們將使用自定義創建的數據集，使用代碼本身的列表，即水果數據集。output_file（）函數用于將生成的輸出保存為html文件，因為bokeh使用web格式。我們可以使用ColumnDataSource（）函數將創建的自定義數據集（兩個列表）映射為字典格式。 figure（）函數用于初始化圖形圖形，以便可以在其上繪制數據，具有各種參數，例如：

• x_range：定義x軸上的數據。
• plot_width，plot_height：定義圖形的寬度和高度。
• toolbar_location：定義工具欄的位置。
• title：定義圖的標題。

這里我們使用簡單的豎線來表示數據，因此我們使用vbar（）方法，并在其中傳遞不同的參數來為豎線分配各種屬性，例如：

• x：x軸方向的數據
• top：y軸方向的數據
• width：定義每個條形的寬度
• source：數據來源
• legend_field：顯示數據中存在的類的列表
• line_color：定義圖形中線條的顏色
• fill_color：定義數據類的不同顏色

最后使用show（）函數顯示生成的輸出。

注意：這是一個靜態圖，也是由bokeh提供的，類似于matplotlib。

到此這篇關于Python使用Bokeh進行交互式數據可視化的文章就介紹到這了