Python使用Bokeh实现交互式图表的创建
一、Bokeh 简介
Bokeh 是一个流行的 Python 数据可视化库，可以生成高质量的交互式图表，无论是简单的线图、散点图，还是复杂的多维面图、网络图，Bokeh 都能轻松处理。同时，它支持网页输出，使得图表可以轻易的分享和展示。Bokeh 的主要目标是为大数据和实时数据流提供优秀的交互式可视化解决方案。
二、安装与基本使用
使用pip安装Bokeh非常简单，只需在终端中运行以下命令：
pip install bokeh
安装完成后，我们就可以使用 Bokeh 了。以下是一个简单的示例，演示了如何使用 Bokeh 创建一个简单的线图：
from bokeh.plotting import figure, show # 准备数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [6, 7, 2, 3, 6] # 创建一个新的图 p = figure(title="简单线图", x_axis_label='x', y_axis_label='y') # 添加一条线到图中 p.line(x, y, legend_label="Temp.", line_width=2) # 显示图 show(p)
在这个示例中，我们首先从 bokeh.plotting 模块中导入了 figure 和 show 函数。然后，我们准备了一些数据，创建了一个新的图，向图中添加了一条线，最后使用 show 函数来显示这个图。
三、添加交互性
Bokeh 的强大之处在于它支持丰富的交互性功能。例如，我们可以添加工具栏、滑动条等交互组件，以便用户可以控制图表的显示方式。以下是一个简单的例子，展示了如何添加一个滑动条和一个回调函数来改变图表的数据：
from bokeh.io import curdoc
from bokeh.layouts import column
from bokeh.models import ColumnDataSource, Slider
from bokeh.plotting import figure
# 创建一个新的 ColumnDataSource，这将允许我们改变数据
source = ColumnDataSource(data=dict(x=[1, 2, 3, 4, 5], y=[6, 7, 2, 3, 6]))
# 创建一个新的图
p = figure(title="交互性线图", x_axis_label='x', y_axis_label='y')
p.line('x', 'y', source=source, legend_label="Temp.", line_width=2)
# 创建一个滑动条
slider = Slider(start=0, end=10, value=1, step=.1, title="幂")
# 创建一个回调函数，这将会在滑动条的值改变时被调用
def update_data(attrname, old, new):
c = slider.value
source.data = dict(x=[1, 2, 3, 4, 5], y=[6*c, 7*c, 2*c, 3*c, 6*c])
# 把回调函数添加到滑动条上
slider.on_change('value', update_data)
# 将图和滑动条放到一个布局中
layout = column(slider, p)
# 添加布局到当前文档
curdoc().add_root(layout)在这个示例中，我们首先创建了一个新的 ColumnDataSource，这个对象会存储我们的数据，并允许我们改变这些数据。然后，我们创建了一个新的图，并向这个图中添加了一条线。注意，我们在添加线时，指定了数据源为我们之前创建的 ColumnDataSource。
接下来，我们创建了一个滑动条，和一个回调函数。这个回调函数会在滑动条的值改变时被调用，而在这个函数中，我们改变了数据源中的数据。然后，我们把这个回调函数添加到了滑动条上。
最后，我们创建了一个新的布局，将滑动条和图放在了这个布局中，并添加到了当前的文档中。
四、添加其他视觉元素
除了基本的线图和交互元素，Bokeh 还提供了许多其他的视觉元素，例如矩形、椭圆、多边形、线段、楔形、扇形等等。你可以通过 figure 对象的各种方法来添加这些元素。以下是一个示例，展示了如何添加一些这样的元素：
from bokeh.plotting import figure, show # 创建一个新的图 p = figure(width=400, height=400) # 添加一些矩形 p.rect(x=[1, 2, 3], y=[1, 2, 3], width=0.2, height=40, color="#CAB2D6") # 添加一些圆 p.circle(x=[1, 2, 3], y=[1, 2, 3], size=20, color="#FF7F00") # 显示图 show(p)
在这个示例中，我们首先创建了一个新的图。然后，我们通过 figure 对象的 rect 方法和 circle 方法添加了一些矩形和圆。最后，我们使用 show 函数来显示这个图。
通过使用 Bokeh 的各种功能，你可以创建出丰富多样、交互性强的图表。以上仅仅是其功能的冰山一角，更多的功能等待你去探索。
到此这篇关于Python使用Bokeh实现交互式图表的创建的文章就介绍到这了,更多相关Python Bokeh交互式图表内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
相关文章
这篇文章主要为大家介绍了Python遗传算法Geatpy工具箱使用介绍，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪2022-09-09
这篇文章主要介绍了关于Python排序sort()函数和sorted()函数,利用Python中的内置函数去实现直接排序,需要的朋友可以参考下2023-04-04
这篇文章主要给大家介绍了关于Python获取时间戳的几种方法,时间戳通常是一个字符序列,唯一地标识某一刻的时间,文中通过代码示例介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下2023-10-10
今天小编就为大家分享一篇关于Python基础之文件读取的讲解，小编觉得内容挺不错的，现在分享给大家，具有很好的参考价值，需要的朋友一起跟随小编来看看吧2019-02-02
今天小编就为大家分享一篇python检索特定内容的文本文件实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2018-06-06
这篇文章主要介绍了如何用python开发Zeroc Ice应用，帮助大家更好的理解和使用python，感兴趣的朋友可以了解下2021-01-01
这篇文章主要介绍了如何对numpy 矩阵进行通道间求均值，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教2022-05-05
使用tkinter创建一个小窗口，布置2个按钮，一个btn关闭窗口，另一个btn用于切换执行传入的2个函数，简单的小代码，大家参考使用吧2014-01-01
Jupyter Notebook运行代码无反应问题及解决方法
这篇文章主要介绍了Jupyter Notebook运行代码无反应问题及解决方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教2023-01-01
python作为当前非常受欢迎的编程语言,很大一部分原因是拥有丰富的库,这篇文章主要给大家介绍了关于Python游戏开发之精灵和精灵组的相关资料,文中通过图文介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下2023-05-05
最新评论