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法律研究如何使用 Bokeh 显示具有不同图例的字形曲线？
Bokeh 是一个有助于数据可视化的 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。
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 也可以用来渲染这些绘图。
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 import numpy as np import math x = np.arange(0, math.pi*3.5, 0.09) fig = figure() fig.line(x, np.sin(x),line_width = 2, line_color = 'navy', legend = 'sine') fig.circle(x,np.cos(x), line_width = 2, line_color = 'orange', legend = 'cosine') fig.square(x,np.tan(x),line_width = 2, line_color = 'cyan', legend = 'tan') show(fig)
输出
解释
导入并为所需的包设置别名。
调用 figure 函数。
NumPy 中的 'arange' 函数用于生成数据。
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'、'circle' 和 'square' 函数以及数据。
使用 'show' 函数显示绘图。
更新于： 2021-01-19
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