在jupyter实验室中加载bokehJS

在Jupyter实验室中加载BokehJS是指在Jupyter Notebook或JupyterLab中使用Bokeh库来创建交互式的数据可视化图表。

Bokeh是一个用于Python的交互式可视化库，它可以帮助开发人员创建各种类型的图表，包括折线图、散点图、柱状图、饼图等。Bokeh还支持数据的交互操作，例如缩放、平移和选择数据点。

要在Jupyter实验室中加载BokehJS，可以按照以下步骤进行：

1. 安装Bokeh库：在终端或命令提示符中运行以下命令来安装Bokeh库：pip install bokeh
2. 导入必要的库：在Jupyter Notebook或JupyterLab中创建一个新的代码单元格，并导入必要的库：from bokeh.plotting import figure, show from bokeh.io import output_notebook
3. 启用Bokeh输出：在代码单元格中调用output_notebook()函数，以启用Bokeh图表在Jupyter实验室中的输出：output_notebook()
4. 创建和显示图表：使用Bokeh库创建图表，并使用show()函数在Jupyter实验室中显示图表：p = figure() p.circle([1, 2, 3], [4, 5, 6]) show(p)

加载BokehJS后，您可以使用Bokeh库提供的各种功能和选项来自定义和增强图表。Bokeh还提供了许多示例和文档，以帮助您更好地了解和使用该库。

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请注意，以上链接仅供参考，具体的产品和服务选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。