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
包引用from bokeh.io import output_notebook,output_file,showfrom bokeh.charts import Scatter,Bar,BoxPlot,Chordfrom bokeh.layouts import rowimport seaborn as snsexercise = sns.load_dataset(‘exercise‘)output_notebook()
-
from boken.io import output_notebook 在jupyter中使用
散点图 Scatter
# 散点图p = Scatter(data=exercise,x=‘id‘,y=‘pulse‘,title=‘exercise dataset‘)show(p)
柱状图 Bar
# 柱状图p = Bar(data=exercise,values=‘pulse‘,label=‘diet‘,stack=‘kind‘,title=‘exercise dataset‘)show(p)
盒子图 BoxPlot
# 盒子图Box1 = BoxPlot(data=exercise,color=‘diet‘,title=‘exercise dataset‘)Box2 = BoxPlot(data=exercise,color=‘kind‘,title=‘exercise dataset‘)show(row(Box1,Box2))
<ignore_js_op>
弦图 Chord# 弦图 Chordchord1 = Chord(data=exercise,source="id",target="kind")chord2 = Chord(data=exercise,target="kind",value="pulse")show(row(chord1,chord2))
<ignore_js_op>
bokeh.plotting方框 square,圆形 circlefrom bokeh.plotting import figureimport numpy as npp = figure(plot_width=400,plot_height=400)# 方框p.square(np.random.randint(1,10,5),np.random.randint(1,size=20,color="navy")# 圆形p.circle(np.random.randint(1,size=10,color="green")show(p)
<ignore_js_op>
更多技术资讯可关注:gzitcast