Bokeh - 导出图表

除了上面描述的子命令外，Bokeh 图表还可以使用 export() 函数导出为 PNG 和 SVG 文件格式。为此，本地 Python 安装应具有以下依赖库。

PhantomJS

PhantomJS 是一个 JavaScript API，它能够实现自动导航、屏幕截图、用户行为和断言。它用于运行基于浏览器的单元测试。PhantomJS 基于 WebKit，为不同的浏览器提供了类似的浏览环境，并为各种 Web 标准提供了快速且原生的支持：DOM 处理、CSS 选择器、JSON、Canvas 和 SVG。换句话说，PhantomJS 是一个没有图形用户界面的 Web 浏览器。

Pillow

Pillow，一个 Python 图像库（之前称为 PIL），是一个免费的 Python 编程语言库，它提供对打开、操作和保存许多不同图像文件格式的支持。（包括 PPM、PNG、JPEG、GIF、TIFF 和 BMP。）它的一些功能包括逐像素操作、蒙版和透明度处理、图像过滤、图像增强等。

export_png() 函数从布局生成 RGBA 格式的 PNG 图像。此函数使用 Webkit 无头浏览器在内存中呈现布局，然后捕获屏幕截图。生成的图像将与源布局具有相同的尺寸。确保 Plot.background_fill_color 和 Plot.border_fill_color 属性为 None。

from bokeh.io import export_png
export_png(plot, filename = "file.png")

可以使用 SVG 元素输出 HTML5 Canvas 图表，该元素可以使用 Adobe Illustrator 等程序进行编辑。SVG 对象也可以转换为 PDF。这里，canvas2svg，一个 JavaScript 库，用于模拟普通的 Canvas 元素及其方法与 SVG 元素。与 PNG 一样，为了创建具有透明背景的 SVG，Plot.background_fill_color 和 Plot.border_fill_color 属性应设置为 None。

首先通过将 Plot.output_backend 属性设置为“svg”来激活 SVG 后端。

plot.output_backend = "svg"

对于无头导出，Bokeh 有一个实用函数 export_svgs()。此函数将下载布局内所有支持 SVG 的图表作为不同的 SVG 文件。

from bokeh.io import export_svgs
plot.output_backend = "svg"
export_svgs(plot, filename = "plot.svg")