不断更数据科学指南 可视化库Bokeh分享

本文介绍了Python库bokeh,用于高效创建二维图表和复杂数据可视化,包括线图、散点图示例,以及如何通过Bokeh实现数据的多维度展示和动态交互。从安装、基础用法到高级应用,适合数据分析师和开发者学习和实践。

今天分享一个数据可视化的库:https://bokeh.org/

bokeh是什么,有什么用?

bokeh是一个数据可视化的Python库。它提供了plot(二维关系图)和多种样式图表生成的函数。

这样能够帮助开发者,更多时候是数据分析师快速的将数据展示为多种图表。

安装

pip install bokeh

查看安装效果

bokeh info

我这里写了个demo1.py

这里有两个维度,x(年份,2017至2021);y(黄金价格从99波动到115.9)。

代码很直观:x数组为年份,y数组为一组虚构黄金价格。然后创建一个figure实例,p表示一张二维图。

接着在图上画线p.line,指定x,y轴数据和线宽度等。

效果图如下:

好,如果想展示两个产品的价格波动,也很容易。

代码中添加14,15两行,也就是添加了y2数组展示在y轴,设置一个不同颜色。

来个复杂点的,下面是个散点图,可以通过设置改变圆点大小和轴距缩放。

看看代码:

很简单直观,我们从图来看代码,主要分为三块。

  • div, spinner :div为文字提示,spinner为把当前图的尺寸传入,渲染出一个图形化调控数字的组件
  • ranger_slider: 一个范围滑动取值组件,区间为[2010,2020], 步长为1.
  • p: 一个plot二维图形组件

最后通过这三个块构建为一个layout对象,展示为一个整体图表。

最后展示一个保存为html的:

这里代码在:https://gitee.com/leixuewei/data-science-stream/blob/main/lecture01/demo7.py,本文不做过多分析了,读者可以思考一下。

代码REPO持续更新:https://gitee.com/leixuewei/data-science-stream
这里展示了三种使用,分析的重点在于对数据和图表的把握,更多内容请移步:https://docs.bokeh.org/en/latest/docs/first_steps.html

想要编写代码体验, 可以拷贝一个更加基础的Python项目:https://mp.youkuaiyun.com/editor/html/116111486,在实验本文的代码。

对了大家一键三连支持创作,多多反馈,感谢!

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