首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何制作交互式的bokeh图?

制作交互式的bokeh图可以通过以下步骤实现:

  1. 安装bokeh库:首先,确保你的开发环境中已经安装了bokeh库。可以使用pip命令进行安装:pip install bokeh
  2. 导入必要的库:在Python代码中,导入bokeh库的相关模块,例如from bokeh.plotting import figure, output_file, show
  3. 创建图表对象:使用figure()函数创建一个图表对象,可以设置图表的标题、坐标轴标签等属性。
  4. 添加数据:使用图表对象的方法,例如line()circle()rect()等,添加数据到图表中。可以设置数据的颜色、大小、透明度等属性。
  5. 设置交互工具:使用add_tools()方法,为图表添加交互工具,例如缩放、平移、选取等。可以根据需求选择合适的交互工具。
  6. 输出和显示图表:使用output_file()函数指定输出文件的路径和名称,使用show()函数显示图表。

下面是一个简单的示例代码,展示了如何制作一个交互式的bokeh图:

代码语言:python
复制
from bokeh.plotting import figure, output_file, show

# 创建图表对象
p = figure(title="交互式bokeh图", x_axis_label="X轴", y_axis_label="Y轴")

# 添加数据
p.line([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5], line_width=2, color="blue", legend_label="线条1")
p.circle([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5], size=10, color="red", alpha=0.5, legend_label="点1")

# 设置交互工具
p.add_tools("pan", "box_zoom", "reset")

# 输出和显示图表
output_file("interactive_bokeh.html")
show(p)

这段代码创建了一个简单的折线图和散点图,设置了标题和坐标轴标签,添加了平移和缩放的交互工具,并将图表输出到名为"interactive_bokeh.html"的HTML文件中。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

如何在Python中用Bokeh实现交互式数据可视化?

Bokeh是一个专门针对Web浏览器呈现功能交互式可视化Python库。这是Bokeh与其它可视化库最核心区别。正如下图所示,它说明了Bokeh如何将数据展示到一个Web浏览器上流程。 ?...Bokeh可以像D3.js那样创建简洁漂亮交互式可视化效果,即使是非常大型或是流数据集也可以进行高效互动。Bokeh可以帮助所有人快速方便地创建互动式图表、控制面板以及数据应用程序。...程序 Bokeh可以转换写在其它库(如matplotlib, seaborn和ggplot)中可视化 Bokeh能灵活地将交互式应用、布局和不同样式选择用于可视化 Bokeh面临挑战: 与任何即将到来开源库一样...在Bokeh服务器上进行可视化绘图有多个优点: 图表有更多受众 可对大数据集进行交互式可视化 可根据数据流自动更新图表 创建控制面板和应用程序 开始在Bokeh服务器上绘图之前,我先运行了“bokeh-server...结语 在本文中,我们讨论了用Bokeh创建可视化以及如何将可视化结果呈现在Notebook文档、html文档以及bokeh服务器上。

3K70

干货:可视化项目实战经验分享,轻松玩转Bokeh(建议收藏)

导读:本文通过一个项目案例,详细介绍了如何Bokeh 基础到构建 Bokeh 交互式应用程序过程,内容循序渐进且具有很高实用性。...关于我研究,一份报告告诉建筑物所有者他们可以通过改变他们空调(AC)使用计划表节省多少电力是很好,但是给他们一个交互式图表更有效,他们可以选择不同使用计划表,看看他们选择如何影响用电量。...该视频显示了我们可以使用 Bokeh 制作图表范围,从直方图和密度,到我们可以按列排序数据表,再到完全交互式地图。...函数用于绘制带有交互式控件。...以上是本文全部内容,通过像 Bokeh 和 plot.ly 这样 Python 库,制作交互式图表变得更加容易,并且能够以引人注目的方式呈现数据科学成果。

2.7K20

干货推荐 | 掌握这几点,轻松玩转 Bokeh 可视化 (项目实战经验分享)

Bokeh 基础到构建 Bokeh 交互式应用程序过程,内容循序渐进且具有很高实用性。...关于我研究,一份报告告诉建筑物所有者他们可以通过改变他们空调(AC)使用计划表节省多少电力是很好,但是给他们一个交互式图表更有效,他们可以选择不同使用计划表,看看他们选择如何影响用电量。...该视频显示了我们可以使用 Bokeh 制作图表范围,从直方图和密度,到我们可以按列排序数据表,再到完全交互式地图。...函数用于绘制带有交互式控件。...以上是本文全部内容,通过像 Bokeh 和 plot.ly 这样 Python 库,制作交互式图表变得更加容易,并且能够以引人注目的方式呈现数据科学成果。

2.3K40

掌握这几点,轻松玩转 Bokeh 可视化 (项目实战经验分享)

本文转自公众号『Python数据之道』 本文通过一个项目案例,详细介绍了如何Bokeh 基础到构建 Bokeh 交互式应用程序过程,内容循序渐进且具有很高实用性。...关于我研究,一份报告告诉建筑物所有者他们可以通过改变他们空调(AC)使用计划表节省多少电力是很好,但是给他们一个交互式图表更有效,他们可以选择不同使用计划表,看看他们选择如何影响用电量。...该视频显示了我们可以使用 Bokeh 制作图表范围,从直方图和密度,到我们可以按列排序数据表,再到完全交互式地图。...函数用于绘制带有交互式控件。...以上是本文全部内容,通过像 Bokeh 和 plot.ly 这样 Python 库,制作交互式图表变得更加容易,并且能够以引人注目的方式呈现数据科学成果。

2.1K30

Python Bokeh 库进行数据可视化实用指南

Bokeh提供最佳功能是针对现代 Web 浏览器进行演示高度交互式图形和绘图。Bokeh 帮助我们制作出优雅、简洁图表,其中包含各种图表。...使用Bokeh,我们可以将图表嵌入网络、制作实时仪表板和应用程序。Bokeh 为图表提供了自己样式选项和小部件。这是使用 Flask 或 Django 在网站上嵌入Bokeh优势。...注意:本文不包含 EDA,但展示了如何Bokeh 中使用不同图表 看看数据分布。...# 将结果排成一行并显示 show(row(s1, s2, s3)) 在 Bokeh制作仪表板布局。在这里我拍了三张图表,一张是棒棒糖,另外两张是Bokeh。...在Bokeh中设置布局主要逻辑是我们希望如何设置图表。创建一个如下图所示设计。

5.2K50

可视化工具不知道怎么选?深度评测5大Python数据可视化工具

Bokeh这五大工具,本文就将通过真实绘图来深度评测这五个Python数据可视化库,看看到底这几种工具各有什么优缺点,在制作图表时该如何选择。...指标说明 为了更清晰了解这几款用于可视化Python在作图时异同,本文将使用同一组数据分别制作多系列条形来对比,主要将通过以下几个指标来进行评测: ?...可以看到,该支持交互式展示与点击,默认生成样式也较为美观,并且Pyecharts有详细中文文档与demo,网上关于Pyecharts讨论也较多,如果是刚接触读者也能比较快上手。...04 Bokeh ? Bokeh是一个专门针对Web浏览器呈现功能交互式可视化Python库。...,在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力,而使用matplotlib就能制作具有更多特色,还是我们数据,使用Seaborn制作首先需要导入相关库,由于是基于Matplotlib,

2.7K20

12个流行Python数据可视化库总结

优势在于能够创建交互式网站,它可以很容易地输出为JSON对象、HTML或交互式Web应用程序。Bokeh还支持流媒体和实时数据。...5. pygal 与Bokeh和Plotly一样,pygal提供可以嵌入Web浏览器交互式。它主要区别在于能够将图表输出为SVG格式。如果你使用较小数据集,SVG格式图像就可以了。...与Bokeh一样,Plotly强项正在制作交互式,但它提供了一些在大多数库中没有的图表,如等高线图,树状和3D图表。...你可以根据热或树形完成度或点相关度对数据进行过滤和排序。 10....灵活性:Chartify建立在Bokeh之上,如果需要更多样式,可以随时使用BokehAPI。 12.

2.6K20

五个创建交互式图表Python库

另一方面,探索性可视化图表建立了与数据库或主题事件互动,它们帮助用户探索数据,让他们发掘自己观点:发现他们自己认为相关或者感兴趣事物。 通常,探索性可视化图表是交互式。...带有成千上万数据点图形会降低浏览器处理速度。 ◆ ◆ ◆pygal ? 基本点 Pygal是制作漂亮即用图表优选绘图库,它只需要编写很少代码。...每种表格都被打包成一个类函数(如:pygal.Histogram()制作柱状, pygal.Box() 制作箱型),并且它有各种色彩默认风格。...图表可以输出为JSON对象、HTML文件或者交互式网络应用。Bokeh在允许用户在浏览器中操作数据方面做得尤为突出,用户可以通过滑动和下拉菜单进行筛选。...这份报告以可分享URL在线,也可以嵌入其他页面,例如下图中展示,从1950年开始,乐高积木套装尺寸是如何改变: ?

4.3K60

好看数据可视化图片都是用什么做? | 数答

除此之外,Power BI这款商业分析工具还可以制作出更多漂亮图表,协作并共享自定义仪表板和交互式报表等。 ?...它动态条形提供了各种图表设置,可以让我们轻松地制作出符合自己要求动态条形,并且可以把制作图形直接导出为GIF、MP4格式。 ? ?...2.1 Bokeh Bokeh是一款基于Python交互式数据可视化工具,它提供了优雅简洁方法来绘制各种各样图形,可以高性能地可视化大型数据集以及流数据,帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。...官网链接:https://bokeh.org/ GitHub链接:https://github.com/bokeh/bokeh Github Star:13.4k 2.2 pyecharts Echarts...plotly Python绘图库可以制作交互式线图、散点图、面积、条形、箱型、分布、热力图、子、极坐标图、气泡等多种发行级别的图形。 ? ?

2.7K20

博客 | 12个流行Python数据可视化库总结

优势在于能够创建交互式网站,它可以很容易地输出为JSON对象、HTML或交互式Web应用程序。Bokeh还支持流媒体和实时数据。...5. pygal 与Bokeh和Plotly一样,pygal提供可以嵌入Web浏览器交互式。它主要区别在于能够将图表输出为SVG格式。如果你使用较小数据集,SVG格式图像就可以了。...与Bokeh一样,Plotly强项正在制作交互式,但它提供了一些在大多数库中没有的图表,如等高线图,树状和3D图表。...你可以根据热或树形完成度或点相关度对数据进行过滤和排序。 10....灵活性:Chartify建立在Bokeh之上,如果需要更多样式,可以随时使用BokehAPI。 12.

1.6K10

盘点12个Python数据可视化库,通吃任何领域

在数据可视化研究热潮中,如何让数据生动呈现,成了一个具有挑战性任务,随之也出现了大量可视化软件。相对于其他商业可视化软件,Python是开源且免费,而且具有易上手、效果好优点。...Python交互式可视化库主要包括如下几个。 1 Bokeh Bokeh基于JavaScript实现交互式可视化,它是原生Python语法,它可以在Web浏览器中实现美观视觉效果。...它优势在于能够创建交互式网站,可以很容易地将数据输出为JSON对象、HTML文档或交互式Web应用程序。Bokeh还支持流媒体和实时数据。...除了默认Matplotlib后端,它还添加了一个Bokeh后端。结合Bokeh提供交互式小部件,可以使用HTML5和WebGL快速生成交互式视图,以及进行高维数据可视化探索。...3 Plotly Plotly是一个数据可视化在线平台,与Bokeh一样,Plotly强项在于制作交互式视图,但它提供了一些在大多数库中没有的图表,如等高线图、树状和3D图表。

2.4K20

山峰制作

第一张是原图,第二张是模仿。80%内容是PPT(Excel)自带功能制作。 好了,不多说废话,今天通过这个案例主要学习如何运用图表中“次坐标轴”。...1.插入图表,前面的推送已经说过如何做了,在这里就不重复了。 2.观察图表雏形,发现雏形三角形都是互相重叠,但我们要模仿图表是有先后顺序。...(下图指示更清楚) 4.做一些微调,得到一个更接近原图雏形 实际上,主、次坐标轴作用,就是把一个图标里不同内容拆分为两个部分,并以前后形式表现出来。 5.向图表内复制黏贴图片。...先画一个三角形,然后放在山峰图片上面,先点击图片,然后在按住Ctrl情况下点击三角形,进行相交操作。...(可以想想为什么不直接复制黏贴图片到图表中) 然后将得到山峰三角形复制黏贴到图表中,如此类推再重复同样操作六次。 6.最后加背景图片和一些坐标轴修饰就完成了。(是不是结束太唐突了)

52620

如何制作信息(21页PPT)

同时,我们也欢迎熟悉外语(含各种“小语种”)朋友,加入大数据文摘翻译志愿者团队,分别回复“翻译”和“志愿者”了解详细信息。 信息,是用图片交流 ? 设计,旨在使得与读者交流尽可能简单明了 ?...信息是“信息”与“图形设计”有机结合,提供是一种“视觉学习” ? 设定好目的、听众和时间安排 ? 决定投入:预算、数据、工作量和时间 ? 充分使用“符号”和“象征/比喻” ?...这样个人简历,是不是很cool ? 那就再来两个 ? 恰当使用精心设计图片 ? 精准使用“图形元素”来表达数字、过程和关系 ? 看两个例子: ? ? 两个原则:五秒钟 和 一个故事 ?...使用来源可靠数据 ,并列出数据来源 ? 不要忘记这些细节 ? 诱人是,制作信息工具,免费! ? 设计参考,也是免费 ! ? 更有诸多网站,为你提供灵感! ?...本文参考资料来源 ,当然不能忘记 ? 打完收工 ?

80090

火箭制作

今天我们来做一个很美观柱形变形图表——火箭,效果如下。 ? 实现这样图表很简单,核心技术还是前面介绍复制黏贴大法,只要注意几个关键点就好。 话不多说,直接进入教程专题。...首先我们在ppt内插入一个堆积柱状。 ? 然后去除多余数据,并准备火箭图标和尾焰图标,利用复制黏贴大法进行元素替换。 ?...但是我们会发现,火箭图标有很大变形,很不美观,引起这种现象原因是火箭图标填充区域数据不同,为了准确表现数据,系统自动对图标进行了拉伸。...因为火箭在这里主要为装饰作用,所以我们可以让火箭填充数据完全相同,这样就可以解决变形问题,而具体展示数据,则可以用尾焰来表示。 ? 数据比较多时可以用颜色来区分。 ?

51110

如何用 R 绘制交互式社会网络

需求 最近有个学生问我,如何绘制交互式社会网络(Interactive Social Network Graph)? 之所以一定要交互式,是因为他应用场景,是演示给客户。...甚至,网络可视化操作还能与时序数据结合,例如 Maximilian Noichl 绘制这张古代哲学家动态关系网络。 ? 网络可视化工具,是非常多。 然而,一旦涉及了交互式,选项就大幅减少了。...我已经把安装和设置步骤写在了《如何用 R 快速了解科研领域?》一文中。 配套代码和数据,我放在了这个 github 仓库中。你可以下载使用。...以上,是样例代码中,出现内容解释。 小结 通过本文学习,相信你已经掌握如何把社会网络表格数据,用交互可视化方法展现出来。 对于不同元素,你也已经学会了基本展现方式。...只要是适合用网络展现内容,它都可以发挥作用。 希望你充分发挥自己举一反三能力,把这项新技能用好。 祝学习愉快!

1.6K30

这里有8个流行Python可视化工具包,你喜欢哪个?

第二个是回归实验残差 Q-Q 。这张主要目的是展示如何用尽量少线条做出一张有用,当然也许它可能不那么美观。...为了说明这一点,我根据 538 Masculinity Survey 数据集写了制作直方图代码: import pandas as pd from bokeh.plotting import figure...在制作美观且表现力强图片时,我更倾向于使用 Bokeh——它已经帮我们完成了大量美化工作。 ? 用 Pandas 表示相同数据 蓝色是上面的第 17 行代码。...下图展示了一些随机趋势,其自定义程度更高:使用了图例和不同颜色和线条。 ? Bokeh 还是制作交互式商业报表绝佳工具。...希望阅读本文后,你可以了解到在不同情境下,该如何使用不同美化工具和代码。

2.2K30

这里有8个流行Python可视化工具包,你喜欢哪个?

第二个是回归实验残差 Q-Q 。这张主要目的是展示如何用尽量少线条做出一张有用,当然也许它可能不那么美观。...为了说明这一点,我根据 538 Masculinity Survey 数据集写了制作直方图代码: import pandas as pd from bokeh.plotting import figure...在制作美观且表现力强图片时,我更倾向于使用 Bokeh——它已经帮我们完成了大量美化工作。 ? 用 Pandas 表示相同数据 蓝色是上面的第 17 行代码。...下图展示了一些随机趋势,其自定义程度更高:使用了图例和不同颜色和线条。 ? Bokeh 还是制作交互式商业报表绝佳工具。...希望阅读本文后,你可以了解到在不同情境下,该如何使用不同美化工具和代码。

2.1K30

8个流行Python可视化工具包,你喜欢哪个?

第二个是回归实验残差 Q-Q 。这张主要目的是展示如何用尽量少线条做出一张有用,当然也许它可能不那么美观。...为了说明这一点,我根据 538 Masculinity Survey 数据集写了制作直方图代码: import pandas as pd from bokeh.plotting import figure...在制作美观且表现力强图片时,我更倾向于使用 Bokeh——它已经帮我们完成了大量美化工作。 ? ▲用 Pandas 表示相同数据 蓝色是上面的第 17 行代码。...下图展示了一些随机趋势,其自定义程度更高:使用了图例和不同颜色和线条。 ? Bokeh 还是制作交互式商业报表绝佳工具。...希望阅读本文后,你可以了解到在不同情境下,该如何使用不同美化工具和代码。

2.5K40

8个流行Python可视化工具包,你喜欢哪个?

第二个是回归实验残差 Q-Q 。这张主要目的是展示如何用尽量少线条做出一张有用,当然也许它可能不那么美观。...为了说明这一点,我根据 538 Masculinity Survey 数据集写了制作直方图代码: import pandas as pd from bokeh.plotting import figure...在制作美观且表现力强图片时,我更倾向于使用 Bokeh——它已经帮我们完成了大量美化工作。 ? 用 Pandas 表示相同数据 蓝色是上面的第 17 行代码。...下图展示了一些随机趋势,其自定义程度更高:使用了图例和不同颜色和线条。 ? Bokeh 还是制作交互式商业报表绝佳工具。...希望阅读本文后,你可以了解到在不同情境下,该如何使用不同美化工具和代码。

2.1K20

盘点12个Python数据可视化库

Python交互式可视化库主要包括如下几个。 05 Bokeh ? Bokeh基于JavaScript实现交互式可视化,它是原生Python语法,它可以在Web浏览器中实现美观视觉效果。...它优势在于能够创建交互式网站,可以很容易地将数据输出为JSON对象、HTML文档或交互式Web应用程序。Bokeh还支持流媒体和实时数据。...结合Bokeh提供交互式小部件,可以使用HTML5和WebGL快速生成交互式视图,以及进行高维数据可视化探索。 07 Plotly ?...Plotly是一个数据可视化在线平台,与Bokeh一样,Plotly强项在于制作交互式视图,但它提供了一些在大多数库中没有的图表,如等高线图、树状和3D图表。...与Bokeh和Plotly一样,pygal提供了可以嵌入Web浏览器交互式视图。区别在于,它能够将图表输出为SVG格式。

4.1K30
领券