Python使用Bokeh实现数据可视化实例教程详解

Bokeh是Python中的一个数据可视化库，提供高性能的交互式图表和图表。Bokeh输出可以在笔记本、html、服务器等多种介质中获得。可以在Django和flask应用程序中嵌入bokeh绘图功能。

Bokeh为用户提供了两个可视化界面:

Bokeh.models：为应用程序开发人员提供高灵活性的低层接口。

Bokeh.plotting：用于创建可视符号的高级接口。

要安装bokeh软件包，请在终端运行以下命令：

pip install bokeh

用于生成bokeh图的数据集可以从这里下载。

1、散点标记

要创建散点圆标记，使用circle()方法。

# import modules 
from bokeh.plotting import figure, output_notebook, show 
  
output_notebook() 
  
# 创建图
p = figure(plot_width = 400, plot_height = 400) 
  
# 创建圆形渲染器
p.circle([1, 2, 3, 4, 5], [4, 7, 1, 6, 3],  
         size = 10, color = "navy", alpha = 0.5) 
  
# 展示结果
show(p)  

2、折线图

创建折线图，使用line()方法

# import modules 
from bokeh.plotting import figure, output_notebook, show 
  
output_notebook() 
  
# 创建图
p = figure(plot_width = 400, plot_height = 400) 
   
# 添加一个线渲染器 
p.line([1, 2, 3, 4, 5], [3, 1, 2, 6, 5],  
        line_width = 2, color = "green") 
  
# 展示结果
show(p) 

3、条形柱状图

柱状图用矩形柱表示分类数据。条的长度与所表示的值成正比。

# import modules 
import pandas as pd 
from bokeh.charts import Bar, output_notebook, show 
  
output_notebook() 
  
# 读取dataframe中的数据
df = pd.read_csv(r"D:/kaggle/mcdonald/menu.csv") 
  
# 创建条
p = Bar(df, "Category", values = "Calories", 
        title = "Total Calories by Category",  
                        legend = "top_right") 
  
# 展示结果
show(p)

4、方框图

方框图用于表示一个图上的统计数据。它有助于总结数据中存在的各种数据组的统计特性。

# import modules 
from bokeh.charts import BoxPlot, output_notebook, show 
import pandas as pd 
  
output_notebook() 
  
# 从dataframe中读取数据 
df = pd.read_csv(r"D:/kaggle / mcdonald / menu.csv") 
  
p = BoxPlot(df, values = "Protein", label = "Category",  
            color = "yellow", title = "Protein Summary (grouped by category)", 
             legend = "top_right") 
  
# 展示结果
show(p)  

5、直方图

直方图用来表示数值数据的分布。直方图中矩形的高度与类间隔中值的频率成正比。

from bokeh.charts import Histogram, output_notebook, show 
import pandas as pd 
  
output_notebook() 
  
df = pd.read_csv(r"D:/kaggle / mcdonald / menu.csv") 
  
p = Histogram(df, values = "Total Fat", 
               title = "Total Fat Distribution",  
               color = "navy") 
  
show(p)  

6、散点图

散点图用于绘制数据集中两个变量的值。它有助于找到所选的两个变量之间的相关性。

from bokeh.charts import Scatter, output_notebook, show 
import pandas as pd 
  
output_notebook() 
  
df = pd.read_csv(r"D:/kaggle / mcdonald / menu.csv") 
  
p = Scatter(df, x = "Carbohydrates", y = "Saturated Fat", 
            title = "Saturated Fat vs Carbohydrates", 
            xlabel = "Carbohydrates", ylabel = "Saturated Fat", 
            color = "orange") 
   
show(p)