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bokehEmpezando con el bokeh


Observaciones

Bokeh es una biblioteca de visualización interactiva de Python que se dirige a los navegadores web modernos para la presentación. Su objetivo es proporcionar una construcción elegante y concisa de gráficos novedosos al estilo de D3.js, y extender esta capacidad con interactividad de alto rendimiento en conjuntos de datos muy grandes o de transmisión por secuencias.

Bokeh puede ayudar a cualquier persona que desee crear de forma rápida y sencilla gráficos interactivos, paneles de control y aplicaciones de datos.

Hola Mundo

Para usar bokeh necesitas iniciar un servidor bokeh y conectarte a él usando un navegador. Usaremos este script de ejemplo ( 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()
 

Para iniciarlo, debe ejecutar bokeh en la línea de comandos y usar el comando de serve para iniciar el servidor:

$ bokeh serve --show hello_world.py
 

El parámetro --show le dice a bokeh que abra una ventana del navegador y muestre el documento definido en hello_world.py .

Instalacion de bokeh

Los documentos de Bokeh sobre la instalación

Bokeh se ejecuta en Python tiene las siguientes dependencias;

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

Si planea instalar con Python 2.7 también necesitará future .

Todos los que vienen con la Distribución Anaconda Python . Que puedes descargar e instalar de forma gratuita.

Una vez que haya instalado anaconda en su máquina, simplemente puede ejecutar lo siguiente en cmd.exe en Windows o terminal en Mac:

conda install bokeh
 

Si ya tiene una versión de Python, puede ejecutar lo siguiente en cmd.exe en Windows o terminal en Mac:

pip install bokeh
 

Asegúrese de revisar la guía de inicio rápido de Bokeh para ver algunos ejemplos.

Usando Bokeh en el cuaderno de Jupyter

Aquí hay un ejemplo simple de cómo usar Bokeh en el cuaderno de Jupyter:

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)