Bokeh - 简介

---

Bokeh 是一个 Python 数据可视化库。与 Matplotlib 和 Seaborn 不同，它们也是用于数据可视化的 Python 包，Bokeh 使用 HTML 和 JavaScript 渲染其绘图。因此，事实证明它对于开发基于 Web 的仪表板非常有用。

Bokeh 项目由 NumFocus https://numfocus.org/ 赞助。NumFocus 还支持 PyData，这是一个教育项目，参与 NumPy、Pandas 等其他重要工具的开发。Bokeh 可以轻松地与这些工具连接并生成交互式绘图、仪表板和数据应用程序。

特征

Bokeh 主要将数据源转换为 JSON 文件，该文件用作 BokehJS（一个 JavaScript 库）的输入，而 BokehJS 又是用 TypeScript 编写的，并在现代浏览器中呈现可视化效果。

Bokeh 的一些重要特征如下 -

灵活性

Bokeh 对于常见的绘图要求以及自定义和复杂的用例非常有用。

生产率

Bokeh 可以轻松地与其他流行的 Pydata 工具（例如 Pandas 和 Jupyter Notebook）进行交互。

互动性

这是 Bokeh 相对于 Matplotlib 和 Seaborn 的一个重要优势，两者都生成静态图。Bokeh 创建的交互式绘图在用户与其交互时会发生变化。您可以为受众提供广泛的选项和工具，用于从不同角度推断和查看数据，以便用户可以执行“假设”分析。

强大的

通过添加自定义 JavaScript，可以为专门的用例生成可视化效果。

可分享

绘图可以嵌入到支持Flask或Django的 Web 应用程序的输出中。它们也可以呈现在

朱皮特

笔记本。

开源

Bokeh 是一个开源项目。它根据 Berkeley Source Distribution (BSD) 许可证进行分发。其源代码可在https://github.com/bokeh/bokeh 上获取。