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Bokeh (Bokeh.js) 是一个Python交互式可视化库,支持现代化 Web 浏览器,提供非常完美的展示功能。Bokeh 的目标是使用 D3.js 样式提供优雅,简洁新颖的图形化风格,同时提供大型数据集的高性能交互功能。Boken 可以快速的创建交互式的绘图,仪表盘和数据应用。
快速安装:(推荐学习:Python视频教程)
有很多种不同的安装方式安装Bokeh
如果你用的是Anaconda (推荐),用以下的命令通过bash或者windows的命令行就可直接安装了。
conda install bokeh
这种安装方式,Anaconda已经准备了运行Bokeh之前所有需要的所有依赖,这也是Bokeh强烈推荐的安装方式,无论任何平台,包括windows,它都可以将安装成本趋近于零。它也会安装一些例子在examples/目录,即Anaconda安装目录的子目录。
当然,如果你有绝对的自信解决这些依赖,依赖包括Numpy,pandas及redis等,你也可以用pip安装
pip install bokeh
注:通过pip方式安装,不会安装这些例子,不过可以通过git clone 下载这些例子(examples/)。
用python基本数据类型list的一些数据画一个线状图,并包括缩放(zoom),区域选择(pan),调整尺寸(resize),保存(save)等工具,是一个简答又直接的方式。
注:建议使用ipython notebook,如果不了解,去了解一下吧
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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