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bokehErste Schritte mit Bokeh


Bemerkungen

Bokeh ist eine interaktive Python-Visualisierungsbibliothek, die moderne Webbrowser für Präsentationen anspricht. Ihr Ziel ist es, eine elegante, prägnante Konstruktion neuartiger Grafiken im Stil von D3.js bereitzustellen und diese Fähigkeit durch leistungsstarke Interaktivität auf sehr große oder Streaming-Datasets zu erweitern.

Bokeh kann jedem helfen, der schnell und einfach interaktive Diagramme, Dashboards und Datenanwendungen erstellen möchte.

Hallo Welt

Um Bokeh verwenden zu können, müssen Sie einen Bokeh-Server starten und über einen Browser eine Verbindung herstellen. Wir werden dieses Beispielskript verwenden ( hello_world.py ):

from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.io import curdoc

def modify_doc(doc):
    """Add a plotted function to the document.

    Arguments:
        doc: A bokeh document to which elements can be added.
    """
    x_values = range(10)
    y_values = [x ** 2 for x in x_values]
    data_source = ColumnDataSource(data=dict(x=x_values, y=y_values))
    plot = figure(title="f(x) = x^2",
                  tools="crosshair,pan,reset,save,wheel_zoom",)
    plot.line('x', 'y', source=data_source, line_width=3, line_alpha=0.6)
    doc.add_root(plot)
    doc.title = "Hello World"

def main():
    modify_doc(curdoc())
    
main()
 

Um es starten Sie Bokeh auf der Kommandozeile ausführen müssen , und verwenden Sie den serve Befehl , um den Server zu starten:

$ bokeh serve --show hello_world.py
 

Der Parameter --show weist --show an, ein Browserfenster zu öffnen und das in hello_world.py definierte Dokument hello_world.py .

Bokeh installieren

Bokehs Dokumente zur Installation

Bokeh läuft auf Python und hat folgende Abhängigkeiten:

NumPy, Jinja2, Six, Requests, Tornado >= 4.0, PyYaml, DateUtil

Wenn Sie die Installation mit Python 2.7 planen, benötigen Sie auch die future .

Alle diese werden mit der Anaconda Python Distribution geliefert . Die Sie kostenlos herunterladen und installieren können.

Wenn Sie Anaconda auf Ihrem Computer installiert haben, können Sie Folgendes unter cmd.exe unter Windows oder auf einem Terminal unter Mac ausführen:

conda install bokeh
 

Wenn Sie bereits über eine Python-Version verfügen, können Sie Folgendes unter cmd.exe unter Windows oder auf einem Terminal unter Mac ausführen:

pip install bokeh
 

Achten Sie darauf , das Bokeh auszuchecken Kurzanleitung für einige Beispiele.

Verwendung von Bokeh in Jupyter Notebook

Hier ist ein einfaches Beispiel für die Verwendung von Bokeh in Jupyter Notebook:

import numpy as np
from bokeh.plotting import figure
# Make Bokeh Push push output to Jupyter Notebook.
from bokeh.io import push_notebook, show, output_notebook
from bokeh.resources import INLINE
output_notebook(resources=INLINE)

# Create some data.
x = np.linspace(0,2*np.pi,20)
y = np.sin(x)

# Create a new plot with a title and axis labels
p = figure(title="Simple Line Plot in Bokeh", x_axis_label='x', y_axis_label='y')

# Add a line renderer with legend and line thickness
p.line(x, y, legend="Value", line_width=3)

# Show the results
show(p)