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淺談python可視化包Bokeh

 更新時間：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，分享了相關代碼示例，小編覺得還是挺不錯的，具有一定借鑒價值，需要的朋友可以參考下

本文研究的主要是python可視化包Bokeh的相關內容，具體如下。

問題：需要把pandas的數據繪圖并通過網頁顯示，matplotlib需要先保存圖像，不合適。

解決：在網上搜了一下，找到一篇介紹文章 python可視化工具概述，其中介紹了幾個python包，總結如下：

  • Pandas對于簡單繪圖，可以隨手用，但你需要學習定制matplotlib。
  • Seaborn可以支持更多復雜的可視化方式，但仍然需要matplotlib知識，上色功能是個亮點。
  • ggplot有很多功能，但還需要發(fā)展。
  • bokeh是一個有效的工具，如果你想建立一個可視化的服務器，這幾乎是殺雞用牛刀的事情。
  • pygal獨立運行，可用來生成交互的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，就認真研究了一下，找到一篇簡單介紹Bokeh使用的文章 交互式數據可視化,在Python中用Bokeh實現，Bokeh可以直接跟Jinja2集成，將生成的圖像在網頁中直接顯示，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

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

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

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