下面我为您详细讲解“Python库 Bokeh 数据可视化实用指南”的完整攻略。

Python库 Bokeh 数据可视化实用指南

什么是 Bokeh？

Bokeh是一个用于Python编程语言的交互式数据可视化库。它可以帮助用户通过美观、灵活的图表来呈现大数据集、实时流数据以及复杂的统计数据。Bokeh提供了多种绘图选项，包括线状图、条形图、散点图、热力图等。

安装 Bokeh

在使用 Bokeh 之前，我们需要先安装它。可以通过 Anaconda 或 pip 命令进行安装，例如：

conda install bokeh

或者

pip install bokeh

Bokeh 示例

第一个示例：基本线状图

下面是一个绘制基本线状图的 Bokeh 示例。

import numpy as np
from bokeh.plotting import figure, show

# 创建数据
x = np.linspace(0, 10, 1000)
y = np.sin(x)

# 绘制图表
plot = figure(title="基本线状图")
plot.line(x, y)

# 显示图表
show(plot)

在这个示例中，我们首先使用 numpy 库生成一组数据，然后创建一个 figure 对象，在对象中绘制了一个线状图，并显示出来。

第二个示例：交互式散点图

下面是一个绘制交互式散点图的 Bokeh 示例。

import pandas as pd
from bokeh.plotting import figure, ColumnDataSource, show
from bokeh.models import HoverTool

# 读取数据
df = pd.read_csv("data.csv")

# 创建数据源
source = ColumnDataSource(df)

# 绘制图表
plot = figure(title="交互式散点图")
plot.circle(x="x", y="y", size=10, source=source)

# 添加悬停工具
hover_tool = HoverTool(tooltips=[("x", "@x"), ("y", "@y")])
plot.add_tools(hover_tool)

# 显示图表
show(plot)

在这个示例中，我们首先使用 pandas 库读取了一个 CSV 文件，并通过 ColumnDataSource 创建数据源。然后，在一个 figure 对象中绘制了一个散点图，并添加了一个悬停工具，使得当鼠标悬停在散点上时，可以显示出该点的坐标信息。

结论

Bokeh 是一个非常实用的 Python 库，它提供了多种数据可视化选项，并且具有交互式的特性。通过这两个示例，你可以了解到如何使用 Bokeh 绘制基本线状图和交互式散点图。当然，Bokeh 还有许多其他的绘图选项，值得更深入地探索。