花都营销网站建设,做网站一定要会ps么,仿京东网站,品牌运营岗位职责Bokeh (Bokeh.js) 是一个Python交互式可视化库#xff0c;支持现代化 Web 浏览器#xff0c;提供非常完美的展示功能。Bokeh 的目标是使用 D3.js 样式提供优雅#xff0c;简洁新颖的图形化风格#xff0c;同时提供大型数据集的高性能交互功能。Boken 可以快速的创建交互式的…Bokeh (Bokeh.js) 是一个Python交互式可视化库支持现代化 Web 浏览器提供非常完美的展示功能。Bokeh 的目标是使用 D3.js 样式提供优雅简洁新颖的图形化风格同时提供大型数据集的高性能交互功能。Boken 可以快速的创建交互式的绘图仪表盘和数据应用。快速安装(推荐学习Python视频教程)有很多种不同的安装方式安装Bokeh如果你用的是Anaconda (推荐)用以下的命令通过bash或者windows的命令行就可直接安装了。conda install bokeh这种安装方式Anaconda已经准备了运行Bokeh之前所有需要的所有依赖这也是Bokeh强烈推荐的安装方式无论任何平台包括windows它都可以将安装成本趋近于零。它也会安装一些例子在examples/目录即Anaconda安装目录的子目录。当然如果你有绝对的自信解决这些依赖依赖包括Numpypandas及redis等你也可以用pip安装pip install bokeh注通过pip方式安装不会安装这些例子不过可以通过git clone 下载这些例子(examples/)。用python基本数据类型list的一些数据画一个线状图并包括缩放(zoom)区域选择(pan)调整尺寸(resize)保存(save)等工具是一个简答又直接的方式。注建议使用ipython notebook如果不了解去了解一下吧from bokeh.plotting import figure, output_file, show# prepare some datax [1, 2, 3, 4, 5]y [6, 7, 2, 4, 5]# output to static HTML fileoutput_file(lines.html, titleline plot example)# create a new plot with a title and axis labelsp figure(titlesimple line example, x_axis_labelx, y_axis_labely)# add a line renderer with legend and line thicknessp.line(x, y, legendTemp., line_width2)# show the resultsshow(p)更多Python相关技术文章请访问Python教程栏目进行学习
