Python bokeh 模块：开发者指南

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Python bokeh 模块：开发者指南

Bokeh 是一个用于创建交互式和高度可定制的可视化图表的 Python 库，能够帮助用户在网页上展示数据。它支持多种图表类型，包括线图、柱状图、散点图等，并且可以处理大规模的数据集。Bokeh 适配 Python 版本为 3.6 及以上，适合用来为数据科学家、分析师或开发者提供可视化解决方案。

模块介绍

Bokeh 可以与 web 应用无缝结合，为用户提供实时交互能力。通过 Bokeh，用户可以构建丰富的图形，包括工具栏、动画和响应式的设计元素。由于可以轻松集成到 Flask、Django 等 web 框架中，因此它成为许多开发者的首选工具之一。

应用场景

Bokeh 的用途广泛，适合用于数据分析、业务报告、交互式仪表盘建设等。例如，在商业分析中，用户可以使用 Bokeh 制作实时的销售数据仪表盘；在科研领域中，研究人员通过 Bokeh 展示实验数据，探讨结果之间的关系。

安装说明

Bokeh 不是 Python 的内置库，需要通过 pip 安装。用户可以使用以下命令轻松安装 Bokeh：

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pip install bokeh

只需这条命令，便可完成 Bokeh 的安装，确保你正在使用 Python 3.6 及以上版本。

用法举例

1. 示例一：简单线图绘制

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from bokeh.plotting import figure, show  # 导入绘制和展示绘图的函数

# 创建一个新的图形，设置标题和轴标签
p = figure(title="简单线图", x_axis_label='X 轴', y_axis_label='Y 轴')  

# 添加线条，定义 x 和 y 轴的数据
p.line([1, 2, 3, 4], [6, 7, 2, 4], legend_label="线条", line_width=2)  # 绘制线条

# 显示图形
show(p)  # 打开浏览器展示图形

在这个例子中，我们通过简单的 line 函数创建了一个线图，展示了 x 轴和 y 轴之间的关系。

2. 示例二：散点图

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from bokeh.plotting import figure, show  # 导入绘制和展示绘图的函数

# 准备数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 2, 4, 5]

# 创建图形并添加散点图
scatter_plot = figure(title="简单散点图", x_axis_label='X 轴', y_axis_label='Y 轴')  
scatter_plot.circle(x, y, size=10, color="navy", alpha=0.5)  # 添加散点

# 展示图形
show(scatter_plot)  # 打开浏览器展示图形

这个示例中，我们使用 circle 方法添加了一个散点图，定义了散点的颜色与大小，使得数据点的关系一目了然。

3. 示例三：交互式滑动条

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from bokeh.io import show
from bokeh.layouts import column  # 导入列布局
from bokeh.models import Slider  # 导入滑动条
from bokeh.plotting import figure

# 创建图形
plot = figure(title="交互式滑动条示例", x_axis_label='X 轴', y_axis_label='Y 轴')  
line = plot.line([], [], line_width=2)  # 初始线图

# 创建滑动条
slider = Slider(start=0, end=10, value=1, step=0.1, title="调整因子")  

# 定义回调函数
def update(attr, old, new):
    factor = slider.value  # 获取滑动条的当前值
    x = [i for i in range(10)]  # 创建 x 数据
    y = [factor * i for i in x]  # 根据因子生成 y 数据
    line.data_source.data = {'x': x, 'y': y}  # 更新线图数据

slider.on_change('value', update)  # 设置回调函数

# 布局并显示
layout = column(slider, plot)
show(layout)  # 打开浏览器展示交互式界面

在这个示例中，我们使用 Bokeh 的交互式组件 Slider，用户可以通过滑动条动态调整图表的数据显示。

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