# 导入库 from bokeh.plotting import figure, output_notebook, show output_notebook() # 在notebook中显示 主题 from bokeh.themes import built_in_themes from bokeh.io import curdoc x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [6, 7, 6, 4, 5] curdoc().theme = 'caliber' # 'caliber'、'dark…

Bokeh的绘图数据可以直接使用Python中的list、dict,也可以使用Numpy中的Array以及Pandas中的DataFrame数据类型。绘制较复杂的图形时,也可以使用Bokeh独有的ColumnDataSource定义绘图数据,以便在绘图方法中直接调用列名进行绘图。当需要在原始数据中更新、筛选部分数据时,Bokeh提供了一些专属方法,这些方法在进行较复杂的动态交互时会经常用到。 # 导入库 from bokeh.plotting import figure, output_notebook, show…

Bokeh是一个基于D3.js的绘图库,所以其绘图结果可以与Web应用无缝衔接,在实现与读者交互的同时,便于分享、传播。其次,Bokeh有着自己强大又丰富的绘图库,提供了优雅、简洁的多功能图形绘制方法,在超大数据集或流式数据集上具有高性能的交互性,且与Python(或其他语言)的交互快速而简单。 开始上手 先画一个简单的散点图 from bokeh.plotting import figure, output_notebook, showoutput_notebook()x = [1, 2, 3, 4, 5]y =…

绘图步骤: 准备数据选择结果输出方式 可以用output_file()输出为"lines.html". 也可以使用output_notebook()在 Jupyter notebooks中直接展示。 用figure()绘制画布绘制图形,如line()显示绘图结果 举个栗子: 01_显示多条曲线,用用output_file()展示: from bokeh.plotting import figure, output_file, show # 准备数据 x = [0.1, 0.5, 1.0, 1.5, 2.0,…

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