http://bokeh.pydata.org/en/latest Bokeh 是一个专门针对Web浏览器的呈现功能的交互式可视化Python库.这是Bokeh与其它可视化库最核心的区别. 专门针对Web浏览器的交互式.可视化Python绘图库 可以做出像D3.js简洁漂亮的交互可视化效果,但是使用难度低于D3.js. 独立的HTML文档或服务端程序 可以处理大量.动态或数据流 支持Python (或Scala, R, Julia…) 不需要使用Javascript Bokeh接口 Chart…

使用 Bokeh 绘图时,其大部分绘图功能是由 bokeh plotting 完成的,所以我们一 般至少要导入自gure 及 show 这两个函数 : Bokeh 绘制的图形是在浏览器中显示的, 创建一个网页作为图形区域,语法为: 例如:创建一个宽 800 像素. 高 400 像素的绘图区,并把绘图区定义为变量 p : Bokeh 主要 也是 绘 制 x . y 坐标图, 所以必须把 x . y 坐标存入列表中传给 Bokeh ,例如我们要绘制 6 个点: bokeh.plotting 绘制线形…

Bokeh简介 Bokeh是一款交互式可视化库,在浏览器上进行展示. Bokeh可以通过Python(或其它语言),快速便捷地为大型流数据集提供优雅简洁的高性能交互式图表. 安装 在python中有多种安装Bokeh的方法,这里建议最简单的方法是使用Anaconda Python发行版,然后在命令行下输入以下命令: conda install bokeh 这里会安装Bokeh需要的所有依赖包,并且Anaconda可以最大限度地减少复杂的安装任务. 如果你自信已经安装好你要的依赖,例如numpy,…

本篇为<Python数据可视化实战>第十篇文章,我们一起学习一个交互式可视化Python库--Bokeh. Bokeh基础 Bokeh是一个专门针对Web浏览器的呈现功能的交互式可视化Python库.这是Bokeh与其它可视化库最核心的区别. Bokeh绘图步骤 ①获取数据 ②构建画布figure() ③添加图层,绘图line,circle,square,scatter,multi_line等:参数co lor,legend ④自定义视觉属性 ⑤选择性展示折线数据,建立复选框激活显示,复选框(…

背景 在 Bokeh 初探之后,学习使用它来做个图 目标 做一个柱状图,支持多个 y 数据源,即有堆叠效果的柱状图 stacked bar 实现 单数据源 简单的柱状图 参考 Handling Categorical Data - Bokeh 1.4.0 documentation from bokeh.io import show, output_file from bokeh.plotting import figure output_file("bars.html") fruit…

ToolBar工具栏设置 ① 位置设置② 移动.放大缩小.存储.刷新③ 选择④ 提示框.十字线 1. 位置设置 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 不发出警告 from bokeh.io import output_notebook output_n…

绘图表达进阶操作 ① 轴线设置② 浮动设置③ 多图表设置 1. 轴线标签设置 设置字符串 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 不发出警告 from bokeh.io import output_notebook output_notebook() #…

柱状图/堆叠图/直方图 ① 单系列柱状图② 多系列柱状图③ 堆叠图④ 直方图 1.单系列柱状图 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 不发出警告 from bokeh.io import output_notebook output_notebook(…

折线图与面积图 ① 单线图.多线图② 面积图.堆叠面积图 1. 折线图--单线图 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 不发出警告 from bokeh.io import output_notebook output_notebook() # 导入n…

散点图 ① 基本散点图绘制② 散点图颜色.大小设置方法③ 不同符号的散点图 1. 基本散点图绘制 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 不发出警告 from bokeh.io import output_notebook output_notebook…