100天精通Python（可视化篇）——第89天：Bokeh库绘图可视化基础入门（参数说明+案例实战）

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分类专栏： 100天精通Python 文章标签： python 开发语言 Bokeh库 可视化
于 2023-05-29 06:58:26 首次发布
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本文详细介绍了Python数据可视化库Bokeh，包括其定义、安装方法、主要接口，以及如何创建图表、自定义渲染器，如切换主题、添加图例等。通过实例展示了Bokeh创建交互式图表的便捷性和灵活性，适合Python开发者和数据可视化需求者学习。

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文章目录

一、Bokeh是什么？

Bokeh是一个用于Python编程语言的交互式数据可视化库。它专注于提供高性能的数据可视化工具，支持多种图表类型，包括散点图、线图、条形图、热图等。Bokeh还提供了交互式工具，如缩放、平移、鼠标悬停等，可以帮助用户更好地探索和理解数据。Bokeh可用于Web应用程序、Jupyter笔记本和独立Python脚本中。

在这里插入图片描述

  • 专门针对Web浏览器的交互式、可视化Python绘图库

  • 可以做出像D3.js简洁漂亮的交互可视化效果，但是使用难度低于D3.js。

  • 独立的HTML文档或服务端程序

  • 可以处理大量、动态或数据流

  • 支持Python (或Scala, R, Julia…)

  • 不需要使用Javascript

  • 绘图可以嵌入到 Flask 或启用 Django 的 Web 应用程序的输出中，它们也可以在 Jupyter notebooks 中使用。

官方地址：

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Python可视化-Bokeh库
qq_41314882的博客
11-08 1458
对于Python的可视化有多种库可以供我们使用，今天将要介绍Python中交互式可视化库Bokeh。我们可以用它绘制折线图、条形图、直方图、散点图、热力图等。相对于其他库，Bokeh最大的特点就在于它的交互性，用户可以通过滚轮、拖拽、点击、滑动等方式对数据进行缩放、选择、平移、悬停等操作来研究与分析，并且适合大数据集的可视化，将数据直接复制到浏览器中，直接在web浏览器中展示图表，适合做浏览网页的交互式图表。接下来我们将要正式介绍如何利用Bokeh来绘制图形。
bokeh，一个超强的 Python 库详解
Rocky006的博客
01-04 3526
数据可视化在数据分析和报告中扮演着关键角色，而Python的Bokeh库为创建交互式、具有吸引力的可视化图表提供了强大的工具。本文将介绍Bokeh的基本概念、安装方法以及详细的示例代码，以帮助大家了解如何使用Bokeh创建出色的数据可视化。
83 | Python可视化篇 —— Bokeh数据可视化
微信号：RunsenLiu
08-07 1810
Bokeh 是一种交互式数据可视化库，它可以在 Python 中使用。它的设计目标是提供一个简单、灵活和强大的方式来创建现代数据可视化，同时保持良好的性能。Bokeh 支持多种图表类型，包括线图、散点图、柱状图、饼图、区域图、热力图等。此外，它还支持将这些图表组合在一起以创建复杂的可视化布局。在本教程中，我们将介绍 Bokeh 的基本概念、如何创建和定制各种类型的图表以及如何添加交互性。
精通Python（可视化篇）——数据可视化入门基础大全（万字总结+含常用图表动图展示）
m0_59235508的博客
04-23 3320
数据可视化是将数据以图表、图像、指标、地图等形式展示出来，从而帮助人们可视化研究和掌握数据信息的一种分析方法。它可以克服数据表中过多信息对使用者过度负荷的问题，更加清晰地显示出数据之间的相关性，更容易引发思维，从而更具有引发智能的视觉效果，帮助决策者更好的利用大量数据中所蕴含的信息，更加准确和快速地进行数据分析。数据可视化可以将大量数据简化，从而使分析变得轻松。通过将复杂的数据信息以图表、地图和关系图的形式展现出来，使我们很容易识别其中的联系、趋势和偏差。例如，人们可以使用条形图快速比较不同分组的数据。
Python Bokeh库：实现实时数据可视化的实战指南
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这家伙很懒，什么都没有留下
12-10 1569
Bokeh提供了丰富的图表类型和工具，支持创建复杂的可视化作品，并可以轻松地嵌入到网页中。交互式图表：用户可以与图表进行交互，如缩放、平移、悬停查看数据点信息等。实时更新：Bokeh能够实时更新图表，非常适合用于监控和实时数据分析。丰富的图表类型：包括折线图、柱状图、散点图、热力图等。易于集成：可以与Jupyter Notebook、Flask等框架无缝集成。本文介绍了如何使用Python的Bokeh库进行实时数据可视化。
Bokeh库深度解析：从基础到高级，打造交互式数据可视化（参数说明+代码实战）
步入烟尘的博客
04-20 1228
Bokeh允许用户自定义工具提示的内容和样式，以更好地满足项目需求。# 创建绘图对象p = figure(title="自定义工具提示示例", x_axis_label='X轴', y_axis_label='Y轴')# 绘制散点图# 自定义工具提示hover = HoverTool(tooltips=[("数值", "@x, @y"), ("额外信息", "自定义信息")], renderers=[scatter])# 在Jupyter Notebook中显示图形show(p)
Python小知识：一个交互式可视化Python库——Bokeh
qq_46614154的博客
05-09 1359
前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 作者：阿川 Bokeh Bokeh是一个专门针对Web浏览器的呈现功能的交互式可视化Python库。这是Bokeh与其它可视化库最核心的区别。 Bokeh绘图步骤 ①获取数据 ②构建画布figure() ③添加图层，绘图line，circle，square，scatter，multi_line等；参数color，legend ④自定义视觉属性 ⑤选择性展.
python Bokeh库学习记录
qq_33243369的博客
09-02 1374
在之前的入门指南中，你使用了Bokeh的figure()函数来绘制折线图。在本节中，你将使用不同的渲染函数来创建各种其他类型的图表。你还将自定义你的图像外观。例如，circle()fill_color：圆形的填充颜色fill_alpha：填充颜色的透明度（0到1之间的任何值）line_color：圆形轮廓的颜色size：圆形的大小（单位为像素或点）legend_label：圆形的图例标签请注意，在之前的例子中，你使用color属性来定义对象的颜色。
Python中的动态数据可视化Bokeh库实战
一键难忘的博客
05-01 2505
在数据科学和可视化领域，动态数据可视化是一项关键技术，能够帮助数据科学家和分析师更好地理解数据、发现趋势，并与观众交互。Python 中有许多强大的库用于数据可视化，其中 Bokeh 就是一款备受推崇的工具之一。Bokeh 提供了丰富的功能和灵活性，使得用户可以轻松创建动态、交互式的数据可视化。
python 可视化包 Bokeh
seanb的博客
10-08 9493
问题：需要把pandas的数据绘图并通过网页显示，matplotlib需要先保存图像，不合适。 解决：在网上搜了一下，找到一篇介绍文章 python可视化工具概述，其中介绍了几个python包，总结如下： Pandas对于简单绘图，可以随手用，但你需要学习定制matplotlib。Seaborn可以支持更多复杂的可视化方式，但仍然需要matplotlib知识，上色功能是个亮点。ggpl
干货推荐 | 掌握这几点，轻松玩转 Bokeh 可视化 （项目实战经验分享）
简书博客搬家测试账号
03-22 336
欢迎关注天善智能，我们是专注于商业智能BI，人工智能AI，大数据分析与挖掘领域的垂直社区，学习，问答、求职一站式搞定！ 对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习，python，R等数据领域感兴趣的同学加微信：tstoutiao，邀请你进入数据爱好者交流群，数据爱好者们都在这儿。 作者： Lemonbit公众号： Python数据之道 ...
Bokeh，一个超强交互式Python可视化库！
SeizeeveryDay的博客
05-15 862
大家好，我是小z给大家介绍一下Python中常用且可灵活交互使用的的可视化绘制包- Bokeh，由于网上关于该包较多及官方介绍也较为详细，这里就在不再过多介绍，我们直接放出几副精美的可视化...
bokeh
u010684585的专栏
08-18 789
BOKEH_HAL * BOKEH_HAL::createInstance(BOKEH_HAL_INIT_PARAMS *initParams) {     return new BOKEH_HAL_IMP(initParams); } BOKEH_HAL_IMP:: BOKEH_HAL_IMP(      BOKEH_HAL_INIT_PARAMS *initParams)
Bokeh是一个Python库，主要用于创建交互式的、现代化的Web可视化工具
博客域名：borter.blog.youkuaiyun.com
03-23 522
11. **强大的图表类型库**：Bokeh提供了广泛的图表类型，包括但不限于折线图、散点图、柱状图、饼图、热力图、面积图、箱线图、直方图、小提琴图等。14. **支持多语言**：虽然Bokeh是用Python编写的，但它的前端界面可以支持多种语言，包括中文、英文、法文、德文等。7. **链接与刷选**：Bokeh支持多个图表之间的链接和刷选功能。12. **数据聚合与分组**：Bokeh支持在图表级别进行数据的聚合和分组，这意味着用户可以在不离开图表的情况下，对数据进行更深入的分析和理解。
Bokeh，一个超强交互式 Python 可视化库！
静觅
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这是「进击的Coder」的第 424篇技术分享作者：宁海涛来源：DataCharm“ 阅读本文大概需要 8 分钟。 ”之前一直有小伙伴私信说让我多出些关于 Python 进行可视化绘制的...
Bokeh —— 一个强大的可视化 Python 库
Trb701012的博客
02-26 545
写代码可能是程序员的强项，但对于可视化数据，特别是可交互式的数据可视化，还是挺挠头的。想象一下，如果你能够创建一个交互式的图表，让观众通过滑动条或按钮来探索数据的不同维度，这不仅能提升报告的专业度，同时也能让你的观众更加投入。幸运的是，Bokeh（发音为“boh-kay”）为这样的需求提供了完美的解决方案。Bokeh 是一个强大的 Python 可视化库，它让数据分析师和开发者能够轻松创造交互式图表、应用和仪表板。由于 Bokeh 专为现代网络浏览器设计，因此它可以在 Web 页面上带来高性能的交互
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