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

bokehНачало работы с боке


замечания

Bokeh - это интерактивная библиотека визуализации Python, предназначенная для современных веб-браузеров для презентации. Его цель - обеспечить элегантное, сжатое построение новой графики в стиле D3.js и расширить эту возможность благодаря высокопроизводительной интерактивности по очень крупным или потоковым наборам данных.

Bokeh может помочь всем, кто хочет быстро и легко создавать интерактивные сюжеты, панели мониторинга и приложения для передачи данных.

Привет, мир

Чтобы использовать bokeh, вам нужно запустить сервер bokeh и подключиться к нему с помощью браузера. Мы будем использовать этот пример скрипта ( 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()
 

Чтобы запустить его, вам нужно выполнить bokeh в командной строке и использовать команду serve для запуска сервера:

$ bokeh serve --show hello_world.py
 

Параметр --show указывает bokeh открыть окно браузера и показать документ, определенный в hello_world.py .

Установка Bokeh

Документы Bokeh по установке

Bokeh работает на Python, он имеет следующие зависимости;

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

Если вы планируете устанавливать с Python 2.7, вам также понадобятся future .

Все они поставляются с дистрибутивом Anaconda Python . Который вы можете скачать и установить бесплатно.

После того, как на вашем компьютере установлена ​​anaconda, вы можете просто запустить следующее в cmd.exe в Windows или на терминале на Mac:

conda install bokeh
 

Если у вас уже есть версия Python, вы можете запустить следующее в cmd.exe в Windows или на терминале на Mac:

pip install bokeh
 

Обязательно ознакомьтесь с руководством по быстрому запуску Bokeh для нескольких примеров.

Использование Bokeh в ноутбуке Jupyter

Вот простой пример того, как использовать Bokeh в 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)