Looking for bokeh Answers? Try Ask4KnowledgeBase
Looking for bokeh Keywords? Try Ask4Keywords

bokehRozpoczęcie pracy z bokeh


Uwagi

Bokeh to interaktywna biblioteka wizualizacji Python przeznaczona do prezentacji w nowoczesnych przeglądarkach internetowych. Jego celem jest zapewnienie eleganckiej, zwięzłej konstrukcji nowatorskiej grafiki w stylu D3.js i rozszerzenie tej możliwości o wysokiej wydajności interaktywność na bardzo dużych lub strumieniowych zestawach danych.

Bokeh może pomóc każdemu, kto chciałby szybko i łatwo tworzyć interaktywne wykresy, pulpity nawigacyjne i aplikacje danych.

Witaj świecie

Aby użyć bokeh, musisz uruchomić serwer bokeh i połączyć się z nim za pomocą przeglądarki. Użyjemy tego przykładowego skryptu ( 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()
 

Aby go uruchomić trzeba wykonać bokeh w wierszu poleceń i użyj serve komendę, aby uruchomić serwer:

$ bokeh serve --show hello_world.py
 

Parametr --show mówi bokeh, aby otworzył okno przeglądarki i pokazał dokument zdefiniowany w hello_world.py .

Instalowanie Bokeh

Dokumenty Bokeh dotyczące instalacji

Bokeh działa na Pythonie, ma następujące zależności;

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

Jeśli planujesz instalację w Pythonie 2.7, będziesz także potrzebować future .

Wszystkie pochodzą z Anaconda Python Distribution . Które można pobrać i zainstalować za darmo.

Po zainstalowaniu anakondy na komputerze możesz po prostu uruchomić następujące polecenie w cmd.exe w systemie Windows lub terminalu na komputerze Mac:

conda install bokeh
 

Jeśli masz już wersję Python, możesz uruchomić następujące polecenie w cmd.exe w systemie Windows lub terminalu na komputerze Mac:

pip install bokeh
 

Zapoznaj się z przewodnikiem szybkiego startu Bokeh, aby zobaczyć kilka przykładów.

Korzystanie z Bokeh w Notatniku Jupyter

Oto prosty przykład użycia Bokeh w 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)