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So installieren Sie Bokeh in Python
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- 2019-07-02 11:44:305401Durchsuche
Bokeh (Bokeh.js) ist eine interaktive Python-Visualisierungsbibliothek, die moderne Webbrowser unterstützt und perfekte Anzeigefunktionen bietet. Das Ziel von Bokeh besteht darin, mithilfe von D3.js-Stilen einen eleganten, prägnanten und neuartigen Grafikstil bereitzustellen und gleichzeitig leistungsstarke Interaktionsmöglichkeiten für große Datenmengen bereitzustellen. Boken kann schnell interaktive Zeichnungen, Dashboards und Datenanwendungen erstellen.
Schnelle Installation: (Empfohlenes Lernen: Python-Video-Tutorial)
Es gibt viele verschiedene Installationen Bokeh
Wenn Sie Anaconda verwenden (empfohlen), verwenden Sie den folgenden Befehl, um es direkt über die Bash- oder Windows-Befehlszeile zu installieren.
conda install bokeh
Mit dieser Installationsmethode hat Anaconda alle erforderlichen Abhängigkeiten vorbereitet, bevor Bokeh ausgeführt wird. Dies ist auch die von Bokeh dringend empfohlene Installationsmethode, die die Installationskosten in die Nähe bringen kann null. Außerdem werden einige Beispiele im Verzeichnis examples/ installiert, einem Unterverzeichnis des Anaconda-Installationsverzeichnisses.
Wenn Sie absolut sicher sind, diese Abhängigkeiten zu lösen, zu denen Numpy, Pandas und Redis gehören, können Sie natürlich auch pip verwenden, um
pip install bokeh
zu installieren Hinweis:Bei der Installation über pip werden diese Beispiele nicht installiert, aber diese Beispiele können über git clone (examples/) heruntergeladen werden.
Verwenden Sie einige Daten der Liste der grundlegenden Datentypen von Python, um ein Liniendiagramm zu zeichnen, und schließen Sie Zoom (Zoom), Bereichsauswahl (Schwenken), Größenänderung (Größenänderung) und Speichern (Speichern) ein. Warten für Werkzeuge ist ein einfacher und direkter Weg.
Hinweis: Es wird empfohlen, das ipython-Notizbuch zu verwenden. Wenn Sie es nicht wissen, schauen Sie sich das an.
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
# prepare some data
x = [1, 2, 3, 4, 5]y = [6, 7, 2, 4, 5]
# output to static HTML file
output_file("lines.html", title="line plot example")
# create a new plot with a title and axis labels
p = figure(title="simple line example", x_axis_label='x', y_axis_label='y')
# add a line renderer with legend and line thickness
p.line(x, y, legend="Temp.", line_width=2)
# show the results
show(p)
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