Python与数据可视化库Bokeh

一、Python简介

Python是一门高级编程语言，具有简单易学、可读性强、可扩展性好等特点。它被广泛应用于数据分析、科学计算、机器学习、人工智能等领域，其中数据分析在Python中的应用相当广泛。

二、数据可视化

数据可视化是将复杂的数据以图形的方式展现出来，以便于人们更好地理解和发现数据背后的规律。数据可视化可以有效地帮助人们更好地理解数据，发现数据中的问题，从而做出更好的决策。

在Python中，有很多数据可视化库，常用的有Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh等。其中Bokeh是一个优秀的数据可视化库，它支持多种交互式图形类型，并具有高度的可定制性和灵活性。

三、Bokeh简介

Bokeh是一个Python交互式可视化库，它支持多种图形类型，包括折线图、散点图、柱状图、直方图、热力图、地图等。Bokeh的特点是交互式，可以支持通过鼠标悬停、缩放、平移等方式对图形进行交互操作，并且可以通过JavaScript和HTML来定制和扩展交互式功能。

Bokeh的优点在于其支持多个高级数据可视化功能，包括高级图形类型、高级交互式工具、数据绑定、主题和样式等。此外，Bokeh还支持多种数据格式和数据集成方式，可以方便地处理多种数据源，包括Pandas、NumPy、SciPy等常见的数据集成方式。

Bokeh的架构是基于BSD许可的，因此可以免费使用，并且其文档十分全面，因此非常适合初学者和经验丰富的开发人员使用。

四、Bokeh的安装

Bokeh的安装非常简单，可以通过pip命令进行安装。在Windows系统上，可以在命令行中输入以下命令来安装Bokeh：

pip install bokeh

 

在安装后，可以使用以下命令来验证Bokeh是否安装成功：

import bokeh
print(bokeh.__version__)

 

如果输出该版本号，则表示已经成功安装Bokeh。

五、Bokeh的使用

Bokeh的使用非常简单，可以通过Python代码生成交互式图形。以下是一个简单的例子来生成散点图。

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import ColumnDataSource

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 2, 4, 5]
colors = ["red", "green", "blue", "orange", "purple"]

source = ColumnDataSource(data=dict(x=x, y=y, colors=colors))

p = figure(title="Scatter Plot Example")
p.circle(x='x', y='y', color='colors', size=20, source=source)

show(p)

 

在这个例子中，我们创建了一个散点图，设置了数据源、颜色和大小，并使用show()函数将图形展示出来。当我们鼠标悬停在散点图上时，会显示对应数据的具体数值。

六、Bokeh的高级功能

除了散点图之外，Bokeh还支持多种高级图形类型，并支持更丰富的交互式工具。

  1. 折线图
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import ColumnDataSource

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 2, 4, 5]

source = ColumnDataSource(data=dict(x=x, y=y))

p = figure(title="Line Plot Example")
p.line(x='x', y='y', line_width=2, source=source)

show(p)

 

  1. 柱状图
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import ColumnDataSource

fruits = ['Apples', 'Pears', 'Nectarines', 'Plums', 'Grapes', 'Strawberries']
counts = [5, 3, 4, 2, 4, 6]

source = ColumnDataSource(data=dict(fruits=fruits, counts=counts))

p = figure(x_range=fruits, title="Bar Plot Example")
p.vbar(x='fruits', top='counts', width=0.9, source=source)

show(p)

 

  1. 直方图
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.sampledata.iris import flowers

p = figure(title="Histogram Example")
p.quad(top=flowers['petal_length'].hist(bins=50), bottom=0, left=0, right=flowers['petal_length'].hist(bins=50).index.values)

show(p)

 

  1. 地图
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.tile_providers import CARTODBPOSITRON, get_provider

tile_provider = get_provider(CARTODBPOSITRON)

x = [-73.9864, -83.0458, 139.6917, 121.5654]
y = [40.7282, 42.3314, 35.6895, 25.0330]

p = figure(x_axis_type="mercator", y_axis_type="mercator")
p.add_tile(tile_provider)
p.circle(x=x, y=y, size=10, color="navy")

show(p)

 

Bokeh还支持更多其他的高级图形类型和交互式工具，开发者可以根据自己的需求进行选择和使用。

七、总结

Bokeh是一个非常强大的Python交互式可视化库，它可以支持多种图形类型和交互式工具，并具有高度的可定制性和灵活性。通过Bokeh，开发者可以很方便地进行数据可视化，发现数据中的规律，做出更好的决策。