Bokeh可视化教程项目推荐

Bokeh可视化教程项目推荐

bokeh-notebooks Interactive Web Plotting with Bokeh in IPython notebook 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bo/bokeh-notebooks

Bokeh是一个开源的Python交互式可视化库，专门用于处理大规模数据集，并原生支持最新的网络技术。该项目以提供优雅、简洁的图形构建方式为目标，同时为薄客户端提供大数据的高性能交互能力。

1. 项目基础介绍及编程语言

Bokeh项目存放在GitHub上，地址为：https://github.com/bokeh/bokeh-notebooks.git。该项目主要使用Jupyter Notebook进行编写，以Python语言为核心。

2. 项目的核心功能

Bokeh的核心功能是创建交互式网络图表，支持以下特点：

• 易于使用：通过简单易学的Python语法，用户可以快速创建各种图表。
• 交互性：支持图表的交互操作，如缩放、平移、悬停提示等。
• 高性能：针对大数据集进行了优化，确保在客户端的快速渲染。
• 跨平台：生成的图表可以在任何支持现代浏览器的设备上运行。
• 高度可定制：图表的外观和行为可以通过多种方式进行定制。

3. 项目最近更新的功能

由于该项目的GitHub仓库已经被归档，最新的功能更新可能已经迁移到其他仓库。不过，根据现有信息，最近的更新可能包含以下内容：

• 教程更新：对Jupyter Notebook中的教程进行了更新，以反映Bokeh库的最新特性和最佳实践。
• 示例图表：添加了新的示例图表，帮助用户更好地理解如何使用Bokeh创建复杂图表。
• 性能优化：对图表渲染性能进行了优化，提高了处理大数据集的能力。
• 社区反馈：根据社区的反馈，对一些已知问题进行了修复，并改进了文档的清晰度。

Bokeh项目是一个优秀的开源项目，非常适合需要对大量数据进行可视化呈现的开发者和数据科学家。通过该项目，用户可以轻松学习并使用Bokeh库，创建出功能丰富且美观的交互式图表。

bokeh-notebooks Interactive Web Plotting with Bokeh in IPython notebook 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bo/bokeh-notebooks