資料結構
網路
關係資料庫管理系統
作業系統
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C 程式設計
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理學
化學
生物學
數學
英語
經濟學
心理學
社會學
時尚研究
法律研究如何使用 Bokeh 和 Python 視覺化垂直條形圖？
Bokeh 是一個用於資料視覺化的 Python 包。它是一個開源專案。Bokeh 使用 HTML 和 JavaScript 渲染其繪圖。這表明它在處理基於 Web 的儀表板時非常有用。
Bokeh 可以輕鬆地與 NumPy、Pandas 和其他 Python 包結合使用。它可以用來生成互動式繪圖、儀表板等。
Bokeh 將資料來源轉換為 JSON 檔案。此檔案用作 BokehJS 的輸入，BokehJS 是一個 JavaScript 庫。此 BokehJS 使用 TypeScript 編寫，有助於在現代瀏覽器上渲染視覺化效果。
Matplotlib 和 Seaborn 生成靜態繪圖，而 Bokeh 生成互動式繪圖。這意味著當用戶與這些繪圖互動時，它們會相應地發生變化。
繪圖可以嵌入為 Flask 或 Django 啟用的 Web 應用程式的輸出。Jupyter notebook 也可以用來渲染這些繪圖。
Bokeh 的依賴項 -
Numpy Pillow Jinja2 Packaging Pyyaml Six Tornado Python−dateutil
在 Windows 命令提示符下安裝 Bokeh
pip3 install bokeh
在 Anaconda 提示符下安裝 Bokeh
conda install bokeh
以下是一個示例 -
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
fig = figure(plot_width = 400, plot_height = 400)
fig.vbar(x = [2,5,9,3], width = 0.5, bottom = 0, top = [2,4,6,8], color = "Cyan")
output_file('barplot.html')
show(fig)輸出
解釋
匯入併為所需的包設定別名。
呼叫 figure 函式。
呼叫“output_file”函式以指定將生成的 html 檔案的名稱。
呼叫 Bokeh 中的“vbar”函式以及資料。
使用“show”函式顯示繪圖。
更新於: 2021年1月18日
121 次檢視
廣告