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法律研究如何在 Python 中使用 Bokeh 库生成折线图？
Bokeh 是一个用于数据可视化的 Python 包。它是一个开源项目。Bokeh 使用 HTML 和 JavaScript 渲染其绘图。这表明它在处理基于 Web 的仪表板时非常有用。
数据可视化是一个重要的步骤，因为它有助于理解数据中发生了什么，而无需实际查看数字并执行复杂的计算。
Bokeh 可以轻松地与 NumPy、Pandas 和其他 Python 包结合使用。它可用于生成交互式绘图、仪表板等。它有助于有效地向受众传达定量见解。
Bokeh 将数据源转换为 JSON 文件。此文件用作 BokehJS 的输入，BokehJS 是一个 JavaScript 库。此 BokehJS 使用 TypeScript 编写，有助于在现代浏览器上渲染可视化效果。
Matplotlib 和 Seaborn 生成静态绘图，而 Bokeh 生成交互式绘图。这意味着当用户与这些绘图交互时，它们会相应地发生变化。
绘图可以嵌入为 Flask 或 Django 启用的 Web 应用程序的输出。Jupyter notebook 也可以用于渲染这些绘图。
Bokeh 的依赖项 -
Numpy Pillow Jinja2 Packaging Pyyaml Six Tornado Python−dateutil
在 Windows 命令提示符下安装 Bokeh
pip3 install bokeh
在 Anaconda 提示符下安装 Bokeh
conda install bokeh
以下是一个示例 -
示例
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
x = [7, 3, 5, 9, 2, 0]
y = [2, 5, 8, 1, 2, 4]
output_file('sample.html')
fig = figure(title = 'Line plot ', x_axis_label = 'x', y_axis_label = 'y')
fig.line(x,y)
show(fig)输出
解释
导入并为所需的包设置别名。
数据定义为两个列表。
调用 figure 函数。
调用 'output_file' 函数以指定将生成的 html 文件的名称。
调用 Bokeh 中的 'line' 函数。
使用 'show' 函数显示绘图。
更新于: 2021年1月18日
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