淺談python可視化包Bokeh

更新時(shí)間：2018年02月07日 11:54:08 作者：seanb

這篇文章主要介紹了淺談python可視化包Bokeh，分享了相關(guān)代碼示例，小編覺得還是挺不錯(cuò)的，具有一定借鑒價(jià)值，需要的朋友可以參考下

本文研究的主要是python可視化包Bokeh的相關(guān)內(nèi)容，具體如下。

問(wèn)題：需要把pandas的數(shù)據(jù)繪圖并通過(guò)網(wǎng)頁(yè)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(lái)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(yè)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>

總結(jié)

以上就是本文關(guān)于淺談python可視化包Bokeh的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家有所幫助。感興趣的朋友可以繼續(xù)參閱本站其他相關(guān)專題，如有不足之處，歡迎留言指出。感謝朋友們對(duì)本站的支持！

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