Bokeh项目入门教程：创建你的第一个交互式折线图-优快云博客

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Bokeh项目入门教程：创建你的第一个交互式折线图

bokeh bokeh/bokeh: 是一个用于创建交互式图形和数据的 Python 库。适合用于数据可视化、数据分析和呈现，以及创建动态的 Web 应用。特点是提供了一种简洁、直观的 API 来描述和处理数据，并生成交互式的可视化效果。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bo/bokeh

概述

Bokeh是一个强大的Python交互式可视化库，它能够将数据转化为精美的网页图表。本教程将带你了解如何使用Bokeh创建基础折线图，并逐步扩展为多线图表。

Bokeh工作原理

Bokeh采用双引擎架构设计：

Python后端：用于定义可视化内容和交互功能
BokehJS前端：在浏览器中渲染可视化效果

这种设计使得开发者只需编写Python代码，Bokeh便会自动生成所需的JavaScript和HTML代码，极大简化了开发流程。

环境准备

确保已安装最新版Bokeh库：

pip install bokeh

基础折线图实现

1. 导入必要模块

from bokeh.plotting import figure, show

2. 准备数据

x = [1, 2, 3, 4, 5]  # X轴数据
y = [6, 7, 2, 4, 5]  # Y轴数据

3. 创建图表对象

p = figure(
    title="基础折线图示例",  # 图表标题
    x_axis_label='X轴',    # X轴标签
    y_axis_label='Y轴'     # Y轴标签
)

4. 添加折线渲染器

p.line(
    x, y, 
    legend_label="温度",  # 图例标签
    line_width=2         # 线宽(像素)
)

5. 显示图表

show(p)

执行上述代码后，Bokeh会自动生成HTML文件并在默认浏览器中打开，展示你的第一个交互式图表！

交互功能解析

生成的图表默认包含以下交互工具：

平移工具：拖动图表查看不同区域
框选缩放：框选特定区域进行放大
滚轮缩放：使用鼠标滚轮缩放
保存工具：将当前视图保存为PNG图片
重置工具：恢复初始视图状态

进阶：多线图表

扩展基础折线图，添加多条数据线：

# 准备多组数据
y1 = [6, 7, 2, 4, 5]
y2 = [2, 3, 4, 5, 6]
y3 = [4, 5, 5, 7, 2]

# 添加多条折线
p.line(x, y1, legend_label="温度", color="blue", line_width=2)
p.line(x, y2, legend_label="速率", color="red", line_width=2)
p.line(x, y3, legend_label="数量", color="green", line_width=2)

每条折线可自定义颜色、图例标签等属性，Bokeh支持多种CSS命名颜色。