Bokeh是一个用于创建交互式和动态数据可视化的强大工具，它可以帮助你在Python中展示数据的变化趋势、模式和关联性。本文将介绍如何使用Bokeh库在Python中创建动态数据可视化，并提供代码示例以供参考。Bokeh简介Bokeh是一个开源的Python可视化库，它允许用户创建交互式的图

本文分享自华为云社区《Bokeh图形魔法：掌握绘图基础与高级技巧，定制炫目可视化》，作者：柠檬味拥抱。Bokeh是一个用于创建交互式可视化图形的强大Python库。它不仅易于使用，而且功能强大，适用于各种数据可视化需求。本文将介绍Bokeh库的绘图可视化基础入门，重点说明常用的参数，并通过实例

使用对数坐标轴如果需要使用对数坐标轴。可以使用如下设置：y_axis_type="log"即可以切换到对数轴：#引入库frombokeh.plottingimportfigure,show#preparesomedata#定义显示数据x=[0.1,0.5,1.0,1.5,2.0,2.5,3.0]y0=[i**2foriinx]y1=[10**iforii

初学Bokeh：定义坐标轴范围【18】跬步定义坐标轴范围为绘图绘制坐标轴时，Bokeh会自动确定每个坐标轴需要覆盖的范围，以便显示所有值。例如，如果您的y轴上的值介于2和17之间，Bokeh会自动创建一个范围从略低于2到略高于17的y轴。如果，需要手动定义轴的范围，请在调用figur

学习Bokeh：使用自适应绘图大小【16】跬步在绘图的过程中，如果要使绘图自动适应浏览器或屏幕大小，可以使用属性：sizing_modefrombokeh.plottingimportfigure,show#preparesomedata#定义显示数据x=[1,2,3,4,5]y=[4,5,5,7,2]#createanewplotwithrespo

初学Bokeh：调整绘图大小【15】跬步Bokeh中的绘图对象具有多种属性，这些属性会影响绘图的外观。调用figure()函数时使用width和height属性就可以设置绘图的大小：frombokeh.plottingimportfigure,show#preparesomedata#定义绘图数据x=[1,2,3,4,5]y=[4,

初学Bokeh：使用主题【14】跬步主题是一组预定义的参数打包集合，如颜色、字体或线条样式。使用Bokeh的主题，可以快速、方便地更改绘图的外观要素。Bokeh包含五种内置主题：caliber、dark_minimal、light_minimal、night_sky和contrast。此外，还可以定义自定义主题。要使用一个内

初学Bokeh：使用注释【13】跬步注释也是一种绘图中的可视化元素，为绘图添加注释可使绘图更易理解。例如，方框注释就是一种常用的注释方式。我们可以利用方框注释来突出显示绘图的某些区域。要在绘图中添加方框注释，首先需要从bokeh.models中导入BoxAnnotation类：frombokeh.model

初学Bokeh：修改图形符号属性【9】跬步例如，绘制圆形的函数circle()允许定义圆的颜色、直径等多种属性:fill_color：填充颜色；fill_alpha：填充颜色的透明度(0到1之间的任何值)；line_color：轮廓线条的填充颜色；size：圆的尺寸(以屏幕单位或数据单位表示)；legend_label：图例；在前面的示例

初学Bokeh：绘制条形图【7】跬步Step1：引用figure、show函数frombokeh.plottingimportfigure,showStep2：定义绘图数据#preparesomedatax=[1,2,3,4,5]y1=[6,7,2,4,5]y2=[2,3,4,5,6]y3=[4,5,5,7,2]Step3：创建绘图对象#createanewplotwit

初学Bokeh：图形(figure)与图形符号(glyphs)的概念【8】跬步Bokeh的绘图有主要有2个概念，一个是图形(figure)，另一个是图形符号(glyphs)。一般在绘图过程中，我们先建立一个图形，然后在该图形中添加图形符号。glyphs可以根据所需的用途呈现多种形状：圆形(circles)，线条(lines)，补丁(p

初学Bokeh：绘制圆形【6】跬步Step1：引用figure、show函数frombokeh.plottingimportfigure,showStep2：定义显示数据#preparesomedatax=[1,2,3,4,5]y1=[6,7,2,4,5]y2=[2,3,4,5,6]y3=[4,5,5,7,2]Step3：创建绘图对象#createanewplotwith

初学Bokeh：运行机制【3】跬步Bokeh的使用非常简单，通常仅需要几行Python代码，就可以创建出基于web浏览器的交互式、支持javascript的数据可视化效果。实现Bokeh数据可视化通常只需要两个步骤：从Bokeh的已有模块中选择创建你的数据可视化；定制这些模块以满足自身的需求；为了实现数

初学Bokeh：绘制折线图【4】跬步本例程来自于Bokeh的教程示例。Step1：从bokeh.plotting库中引用函数figure()和show()frombokeh.plottingimportfigure,showStep2：定义需要显示的数据#preparesomedatax=[1,2,3,4,5]y=[6,7,2,4,5]Step3：使用函数figure()创

初学Bokeh：绘制多线条折线图【5】跬步本例程来自于Bokeh网上教学例程。在上一个例子中展示了如何绘制只含有一条折线的折线图。在本例子中我们来看如何绘制包含多条折线的折线图。从本质上来说，绘制多条折线，只是在创建绘图对象后在其中添加了多个折线对象而已，整个程序流程与之前的

初学Bokeh：安装【2】跬步当前Bokeh的最新版是3.3.0，其安装需要python3.9及其以上的版本。通常我们可以通过conda或pip来安装Bokeh：在conda中我们可以使用：condainstallbokeh指令来安装Bokeh。在pip中我们可以使用：pipinstallbokeh指令来安装Bokeh。图1是我使用pip在本机上安

初学Bokeh：安装【2】跬步当前Bokeh的最新版是3.3.0，其安装需要python3.9及其以上的版本。通常我们可以通过conda或pip来安装Bokeh：在conda中我们可以使用：condainstallbokeh指令来安装Bokeh。在pip中我们可以使用：pipinstallbokeh指令来安装Bokeh。图1是我使用pip在本机上安

初学Bokeh：【1】跬步Bokeh是一个交互式、可视化Python库。使用Bokeh可以快速、便捷地创建交互式绘图、仪表板和数据应用程序等相关应用。Bokeh库可以帮助用户构建复杂、绚丽的图形，是python数据可视化工具中的重要一员。从今天开始，随着对Bokeh的学习的逐步展开，本系列学习笔记中将