使用 Python 進行資料可視化之Bokeh

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上一篇文章我們介紹了 Seaborn，接下來讓我們繼續我們串列的第三個庫，Bokeh 主要以其互動式圖表可視化而聞名，Bokeh 使用 HTML 和 JavaScript 呈現其繪圖，使用現代 Web 瀏覽器來呈現具有高級互動性的新穎圖形的優雅、簡潔構造，

安裝

要安裝此型別，請在終端中輸入以下命令，

pip install bokeh

散點圖

散點圖中散景可以使用繪圖模塊的散射（）方法被繪制，這里分別傳遞 x 和 y 坐標，

例子：

# 匯入模塊
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
from bokeh.palettes import magma
import pandas as pd


# 實體化圖形物件
graph = figure(title = "Bokeh Scatter Graph")

# 讀取資料庫
data = pd.read_csv("tips.csv")

color = magma(256)

# 繪制圖形
graph.scatter(data['total_bill'], data['tip'], color=color)

# 展示模型
show(graph)

輸出:

折線圖

例子：

# 匯入模塊
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
import pandas as pd

# 實體化圖形物件
graph = figure(title = "Bokeh Bar Chart")

# 讀取資料庫
data = pd.read_csv("tips.csv")

# 提示列的每個唯一值的計數
df = data['tip'].value_counts()

# 繪制圖形
graph.line(df, data['tip'])

# 展示模型
show(graph)

輸出:

條形圖

條形圖可以有水平條和垂直條兩種型別， 每個都可以分別使用繪圖界面的 hbar() 和 vbar() 函式創建，

例子：

# 匯入模塊
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
import pandas as pd


# 實體化圖形物件
graph = figure(title = "Bokeh Bar Chart")

# 讀取資料庫
data = pd.read_csv("tips.csv")

# 繪制圖形
graph.vbar(data['total_bill'], top=data['tip'])

# 展示模型
show(graph)

輸出:

互動式資料可視化

Bokeh 的主要功能之一是為繪圖添加互動性， 讓我們看看可以添加的各種互動，

Interactive Legends

click_policy 屬性使圖例具有互動性， 有兩種型別的互動

• 隱藏：隱藏字形，
• 靜音：隱藏字形使其完全消失，另一方面，靜音字形只是根據引數去強調字形，

例子：

# 匯入模塊
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
import pandas as pd


# 實體化圖形物件
graph = figure(title = "Bokeh Bar Chart")

# 讀取資料庫
data = pd.read_csv("tips.csv")

# 繪制圖形
graph.vbar(data['total_bill'], top=data['tip'],
		legend_label = "Bill VS Tips", color='green')

graph.vbar(data['tip'], top=data['size'],
		legend_label = "Tips VS Size", color='red')

graph.legend.click_policy = "hide"

# 展示模型
show(graph)

輸出:

添加小部件

Bokeh 提供了類似于 HTML 表單的 GUI 功能，如按鈕、滑塊、復選框等，這些為繪圖提供了一個互動界面，允許更改繪圖引數、修改繪圖資料等，讓我們看看如何使用和添加一些常用的小部件，

按鈕

這個小部件向繪圖添加了一個簡單的按鈕小部件， 我們必須將自定義 JavaScript 函式傳遞給模型類的 CustomJS() 方法，

復選框

向圖中添加標準復選框，與按鈕類似，我們必須將自定義 JavaScript 函式傳遞給模型類的 CustomJS() 方法，

單選按鈕

添加一個簡單的單選按鈕并接受自定義 JavaScript 函式，

例子：

from bokeh.io import show
from bokeh.models import Button, CheckboxGroup, RadioGroup, CustomJS

button = Button(label="GFG")

button.js_on_click(CustomJS(
	code="console.log('button: click!', this.toString())"))

# 復選框和單選按鈕的標簽
L = ["First", "Second", "Third"]

# 活動引數集默認檢查選定的值
checkbox_group = CheckboxGroup(labels=L, active=[0, 2])

checkbox_group.js_on_click(CustomJS(code="""
	console.log('checkbox_group: active=' + this.active, this.toString())
"""))

# 活動引數集默認檢查選定的值
radio_group = RadioGroup(labels=L, active=1)

radio_group.js_on_click(CustomJS(code="""
	console.log('radio_group: active=' + this.active, this.toString())
"""))

show(button)
show(checkbox_group)
show(radio_group)

輸出:

注意: 所有這些按鈕都將在新選項卡上打開，

滑塊: 向繪圖添加一個滑塊， 它還需要一個自定義的 JavaScript 函式，

示例:

from bokeh.io import show
from bokeh.models import CustomJS, Slider

slider = Slider(start=1, end=20, value=1, step=2, title="Slider")

slider.js_on_change("value", CustomJS(code="""
	console.log('slider: value=' + this.value, this.toString())
"""))

show(slider)

輸出:

同樣，更多的小部件可用，如下拉選單或選項卡小部件可以添加，

下一節我們繼續談第四個庫—— Plotly

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🥇 Python 進行資料可視化系列匯總

• 使用 Python 進行資料可視化之Matplotlib
• 使用 Python 進行資料可視化之Seaborn
• 使用 Python 進行資料可視化之Bokeh
• 使用 Python 進行資料可視化之Plotly

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