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专栏导读一、Bokeh是什么?二、安装与导入三、Bokeh接口介绍四、创建图表五、添加自定义渲染器切换主题添加图例图例位置图例方向图例背景和边界图例文本的外观行列布局网格布局
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专栏导读
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创建图表 p = figure(title="散点图", x_axis_label='X轴', y_axis_label='Y轴') # 绘制散点图 p.circle(x, y, size=10, color='navy', alpha=0.5) # 输出Jupyter notebook output_notebook() # 显示图形 show(p)运行结果: 运行结果,会自动打开一个html网页一样具有交互效果: (3)Bokeh库的figure函数可以绘制以下类型的图形: 散点图(Scatter plot):使用circle()方法绘制散点图。 折线图(Line plot):使用line()方法绘制折线图。 柱状图(Bar plot):使用vbar()或hbar()方法绘制垂直或水平的柱状图。 直方图(Histogram):使用hist()方法绘制直方图。 区域图(Area plot):使用varea()或harea()方法绘制垂直或水平的区域图。 饼图(Pie chart):使用wedge()方法绘制饼图。 矢量图(Vector plot):使用ray()或segment()方法绘制矢量图。 热力图(Heatmap):使用rect()方法绘制矩形,并使用color_mapper参数指定颜色。 等高线图(Contour plot):使用contour()或contourf()方法绘制等高线图。 地图(Map):使用tile()方法绘制地图,并使用circle()方法绘制地点标记。 以上是Bokeh库figure函数可以绘制的常见图形。除此之外,Bokeh还支持其他类型的图形,如网络图(Graph)和时间序列图(Time series plot)等。 五、添加自定义渲染器 切换主题Bokeh库提供了多种主题,可以让您更改图表的样式。以下是Bokeh库目前提供的主题列表和简要说明: caliber: 一个灰色和蓝色的主题,适合简单的图表。dark_minimal: 一个黑色和灰色的主题,适合在暗背景上显示的图表。light_minimal: 一个白色和灰色的主题,适合在明亮背景上显示的图表。night_sky: 一个黑色和紫色的主题,适合在暗背景上显示的图表。contrast: 一个黑色和白色的主题,适合强调数据的对比。ggplot: 一个灰色和蓝色的主题,适合绘制统计图表。bmh: 一个灰色和蓝色的主题,适合绘制科学图表。dark_unica: 一个黑色和灰色的主题,适合在暗背景上显示的图表在这个例子中,通过curdoc().theme将主题更改为’dark_minimal’: from bokeh.plotting import figure, output_notebook, show from bokeh.io import curdoc # 更改主题 curdoc().theme = 'dark_minimal' # 创建图表 p = figure(title="散点图", x_axis_label='X轴', y_axis_label='Y轴') # 绘制散点图 p.circle(x, y, size=10, color='navy', alpha=0.5) # 输出Jupyter notebook output_notebook() # 显示图形 show(p)运行结果: 在这个例子中,我们首先创建了一个Figure对象,并绘制了散点图。然后,我们使用Legend对象创建了一个图例,并将其添加到图表中。Legend对象的items属性是一个包含图例项的列表。每个图例项由一个标签和一个与之关联的GlyphRenderer组成。在这个例子中,我们只有一个图例项,即"散点图",它与我们之前绘制的散点图相关联。最后,我们使用add_layout方法将图例添加到图表中: from bokeh.plotting import figure, output_notebook, show from bokeh.models import Legend # 创建图表 p = figure(title="散点图", x_axis_label='X轴', y_axis_label='Y轴') # 绘制散点图 p.circle(x, y, size=10, color='navy', alpha=0.5) # 创建图例 legend = Legend(items=[("散点图", [p.circle(x, y, size=10, color='navy', alpha=0.5)])]) # 将图例添加到图表中 p.add_layout(legend) # 输出Jupyter notebook output_notebook() # 显示图形 show(p)运行结果: 在这个例子中,我们首先创建了一个Figure对象,并添加了两条线。我们然后使用Legend对象来创建一个新的图例,并将其放置在左上角。最后,我们使用add_layout方法将图例移到右侧。您可以通过修改location参数来将图例放置在其他位置,例如"top_right"或"bottom_left"等: from bokeh.plotting import figure, output_notebook, show from bokeh.models import Legend # 创建图表 p = figure(title="散点图", x_axis_label='X轴', y_axis_label='Y轴') # 绘制散点图 p.circle(x, y, size=10, color='navy', alpha=0.5) # 创建图例 legend = Legend(items=[("散点图", [p.circle(x, y, size=10, color='navy', alpha=0.5)])], location="top_left") # 将图例添加到图表中 p.add_layout(legend, 'left') # 将图例从默认位置移到右侧 # 输出Jupyter notebook output_notebook() # 显示图形 show(p)运行结果: Bokeh库提供了多种布局选项,以帮助您更好地组织和排列图表。其中之一是行列布局,它允许您将多个图表排列在网格中。 在这个例子中,我们首先创建了两个Figure对象,分别绘制了一条线和一组散点。然后,我们使用gridplot函数创建一个行列布局,将这两个图表排列在一个网格中。gridplot函数的参数是一个二维列表,其中每个元素都是一个图表对象: from bokeh.layouts import gridplot from bokeh.plotting import figure, output_notebook, show # 创建第一个图表 p1 = figure(title="图表1", x_axis_label='X轴', y_axis_label='Y轴') p1.line([1, 2, 3], [4, 5, 6], line_width=2) # 创建第二个图表 p2 = figure(title="图表2", x_axis_label='X轴', y_axis_label='Y轴') p2.circle([1, 2, 3], [4, 5, 6], size=10, color='navy', alpha=0.5) # 创建行列布局 layout = gridplot([[p1, p2]]) # 输出Jupyter notebook output_notebook() # 显示图形 show(layout)运行结果: Bokeh库提供了多种网格布局方式,可以通过将多个图表组合在一起来创建复杂的数据可视化应用程序。以下是Bokeh中常用的几种网格布局: row():将多个图表按行排列。 column():将多个图表按列排列。 gridplot():将多个图表组合成一个网格布局。 layout():将多个图表按指定的布局方式组合在一起。 下面是一个示例代码,展示如何使用Bokeh的网格布局功能: from bokeh.plotting import figure, show from bokeh.layouts import row, column, gridplot, layout # 创建三个图表 p1 = figure(width=300, height=300) p1.circle([1,2,3], [4,5,6]) p2 = figure(width=300, height=300) p2.line([1,2,3], [4,5,6]) p3 = figure(width=300, height=300) p3.square([1,2,3], [4,5,6]) # 将三个图表按行排列 row_layout = row(p1, p2, p3) # 将三个图表按列排列 column_layout = column(p1, p2, p3) # 将三个图表组合成一个网格布局 grid_layout = gridplot([[p1, p2], [None, p3]]) # 将三个图表按指定的布局方式组合在一起 custom_layout = layout([[p1, p2], [p3]]) # 显示图表 show(row_layout) show(column_layout) show(grid_layout) show(custom_layout)运行结果: Python自动化办公应用大全 本书全面系统地介绍了Python语言在常见办公场景中的自动化解决方案。全书分为5篇21章,内容包括Python语言基础知识,Python读写数据常见方法,用Python自动操作Excel,用Python自动操作Word 与 PPT,用Python自动操作文件和文件夹、邮件、PDF 文件、图片、视频,用Python进行数据可视化分析及进行网页交互,借助ChatGPT轻松进阶Python办公自动化。 抽奖送书老规矩(不点赞收藏中奖无效):注意记得关注博主不然中奖了还不知道!!! 1. 点赞收藏文章2. 评论区留言:人生苦短,我用Python!!!(留言才能进入奖池,每人最多留言三条)3. 周六八点爬虫抽奖5人如果不想抽奖当当自营购买链接:http://product.dangdang.com/29566495.html |
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