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如何在python中使用Bokeh可視化包

發(fā)布時(shí)間：2021-04-30 16:06:00 來源：億速云 閱讀：201 作者：Leah 欄目：開發(fā)技術(shù)

本篇文章為大家展示了如何在python中使用Bokeh可視化包，內(nèi)容簡(jiǎn)明扼要并且容易理解，絕對(duì)能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細(xì)介紹希望你能有所收獲。

python的五大特點(diǎn)是什么

python的五大特點(diǎn)：1.簡(jiǎn)單易學(xué)，開發(fā)程序時(shí)，專注的是解決問題,而不是搞明白語言本身。2.面向?qū)ο螅c其他主要的語言如C++和Java相比, Python以一種非常強(qiáng)大又簡(jiǎn)單的方式實(shí)現(xiàn)面向?qū)ο缶幊獭?.可移植性，Python程序無需修改就可以在各種平臺(tái)上運(yùn)行。4.解釋性，Python語言寫的程序不需要編譯成二進(jìn)制代碼,可以直接從源代碼運(yùn)行程序。5.開源，Python是 FLOSS(自由/開放源碼軟件)之一。

問題：需要把pandas的數(shù)據(jù)繪圖并通過網(wǎng)頁顯示，matplotlib需要先保存圖像，不合適。

解決：在網(wǎng)上搜了一下，找到一篇介紹文章 python可視化工具概述，其中介紹了幾個(gè)python包，總結(jié)如下：

  • Pandas對(duì)于簡(jiǎn)單繪圖，可以隨手用，但你需要學(xué)習(xí)定制matplotlib。

  • Seaborn可以支持更多復(fù)雜的可視化方式，但仍然需要matplotlib知識(shí)，上色功能是個(gè)亮點(diǎn)。

  • ggplot有很多功能，但還需要發(fā)展。

  • bokeh是一個(gè)有效的工具，如果你想建立一個(gè)可視化的服務(wù)器，這幾乎是殺雞用牛刀的事情。

  • pygal獨(dú)立運(yùn)行，可用來生成交互的svg圖表和png文件。它沒有基于matploglib的方案那樣靈活。

  • Plotly可生成大多數(shù)可交互圖表。你可以保存為離線文件，然后建立豐富的基于web的可視化。

  • 感覺Bokeh比較合適，就認(rèn)真研究了一下，找到一篇簡(jiǎn)單介紹Bokeh使用的文章 交互式數(shù)據(jù)可視化,在Python中用Bokeh實(shí)現(xiàn)，Bokeh可以直接跟Jinja2集成，將生成的圖像在網(wǎng)頁中直接顯示，正滿足需求。大體流程如下：


1、生成圖像

p = figure(title = code, plot_width=1024, plot_height=600, x_axis_type='datetime') 
p.line(x=trd_df['date'], y=trd_df['close']) 
script, div = components(p)

2、在flask中傳遞參數(shù)

return render_template('show_stock.html', 
bk_js = bokeh.resources.INLINE.render_js(),
bk_css = bokeh.resources.INLINE.render_css(), 
p_script = script, div = p_div)

3、在html中調(diào)用顯示

<!doctype html> 
<html lang="en"> 
<head> 
  <meta charset='utf-8' /> 
  <meta http-equiv='content-type' content='text/html; charset=utf-8' /> 
 
  <title>Embed Demo</title> 
 
  {{ js_resources|indent(4)|safe }} 
 
  {{ css_resources|indent(4)|safe }} 
 
  {{ p_script|indent(4)|safe }} 
 
</head> 
<body> 
 
  {{ p_div|indent(4)|safe }} 
 
</body> 
</html>

上述內(nèi)容就是如何在python中使用Bokeh可視化包，你們學(xué)到知識(shí)或技能了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或者豐富自己的知識(shí)儲(chǔ)備，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。

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