初学者指南：使用 Bokeh 库进行数据可视化

使用 Bokeh 库进行数据可视化：打造精彩图表，直观解读数据

如果您正在寻找一种绘制和分享交互式图形的方法，那么 Bokeh 就是您的不二之选。这款 Python 数据可视化库可以让您轻松创建线形图、条形图、散点图、饼图以及更多复杂图形，还能添加交互元素，如缩放和移动。

本指南将为您提供 Bokeh 的详细介绍，包括如何加载和清理数据、如何创建不同类型的图形、如何添加交互元素以及如何将图形导出为图像或 HTML。

本指南适合不同层次的读者，无论您是数据分析师、机器学习工程师还是其他想要使用 Python 进行数据可视化的专业人员，都能从中受益。

1. 安装 Bokeh 库

pip install bokeh

2. 加载和清理数据

在开始使用 Bokeh 进行数据可视化之前，您需要先将数据加载到程序中。您可以使用 Pandas 库将数据从 CSV 文件或 Excel 文件中加载到 DataFrame 中。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

加载数据后，您需要对其进行清理。这包括删除重复的数据、处理缺失值以及将数据转换为适当的类型。

3. 创建图形

Bokeh 提供了多种图形类型供您选择。以下是一些最常用的图形类型：

• 折线图
• 条形图
• 散点图
• 饼图
• 箱形图
• 热图

要创建图形，您需要使用 Bokeh 的 plot_figure() 函数。该函数接受一个 DataFrame 作为输入，并返回一个 Figure 对象。您可以在 Figure 对象上调用各种方法来创建和自定义图形。

4. 添加交互元素

Bokeh 的一个强大功能就是可以向图形添加交互元素。这使得您可以让用户缩放、移动和旋转图形。

要向图形添加交互元素，您需要使用 Bokeh 的 HoverTool 和 ZoomTool。HoverTool 允许用户将鼠标悬停在图形上的点上以查看有关该点的信息。ZoomTool 允许用户缩放图形。

5. 将图形导出为图像或 HTML

如果您想要将图形导出为图像或 HTML，您可以使用 Bokeh 的 save() 函数。该函数接受一个 Figure 对象和一个文件名作为输入，并将图形保存为指定的格式。

figure.save('figure.png')
figure.save('figure.html')

6. 结论

Bokeh 是一个功能强大的 Python 数据可视化库，可以帮助您轻松创建交互式图形。本指南为您提供了 Bokeh 的基本介绍，您可以使用这些知识来创建自己的数据可视化项目。