Python - 使用 Bokeh 进行数据可视化
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Bokeh 是一个用于 Web 浏览器的 Python 数据可视化库。它创建了优雅、简洁的多功能图形结构。它用于快速轻松地制作交互式图表、仪表板和数据应用程序。在本文中，我们将了解如何使用 Bokeh 创建各种类型的基本图表。
绘制线条
我们可以通过使用其中点的 x 和 y 坐标作为两个列表来创建线图。我们通过指定图形的高度和宽度直接在浏览器中显示输出。我们还可以提供其他参数，例如线条的宽度和颜色。
示例
from bokeh.io import show from bokeh.plotting import figure p = figure(plot_width=300, plot_height=300) # 添加线条渲染器 p.line([ 2, 1, 2, 4], [ 1, 3, 5, 4], line_width=2, color="blue") # 显示结果 show(p)
输出
运行上述代码得到以下结果 −
绘制圆圈
在此示例中，我们使用 circle() 函数以列表形式提供圆圈中心的 x 和 y 坐标值。同样，我们可以将圆圈的颜色和大小作为参数提供给此函数。我们将结果输出到浏览器窗口。
示例
from bokeh.io import show from bokeh.plotting import figure p = figure(plot_width=400, plot_height=300) # 添加线渲染器 p.circle([ 2, 1.5, 2, 3,2.4], [ 2, 3, 4, 4,3], size = 10, color = "red", alpha = 0.8) # 显示结果 show(p)
输出
运行上述代码得到以下结果 −
绘制条形图
条形图是使用 vbar 函数绘制的。在下面的示例中，我们将一个值列表(即星期几的名称)和每个条形图的值作为列表传递给名为 top 的参数。当然，使用更复杂的程序，我们可以从文件或 API 导入外部数据，并将这些值提供给这些参数。
示例
from bokeh.io import show from bokeh.plotting import figure sales_qty = ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri'] # 将 x_range 设置为上面的类别列表 p = figure(x_range=sales_qty , plot_height=250, title="Sales Figures") # 分类值也可以用作坐标 p.vbar(x=sales_qty , top=[6, 3, 4, 2, 4], width=0.4) # 设置一些属性以使图看起来 更好的 p.xgrid.grid_line_color = None p.y_range.start = 0 show(p)
输出
运行上述代码得到以下结果 −
