使用 Python 进行数据可视化之Bokeh(3)
展示模型
show(graph)
**输出:**
[]( )折线图
--------------------------------------------------------------
**例子：**
导入模块
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
import pandas as pd
实例化图形对象
graph = figure(title = “Bokeh Bar Chart”)
读取数据库
data = pd.read_csv(“tips.csv”)
提示列的每个唯一值的计数
df = data[‘tip’].value_counts()
绘制图形
graph.line(df, data[‘tip’])
展示模型
show(graph)
**输出:**
[]( )条形图
--------------------------------------------------------------
条形图可以有水平条和垂直条两种类型。 每个都可以分别使用绘图界面的 hbar() 和 vbar() 函数创建。
**例子：**
导入模块
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
import pandas as pd
实例化图形对象
graph = figure(title = “Bokeh Bar Chart”)
读取数据库
data = pd.read_csv(“tips.csv”)
绘制图形
graph.vbar(data[‘total_bill’], top=data[‘tip’])
展示模型
show(graph)
**输出:**
[]( )交互式数据可视化
-------------------------------------------------------------------
Bokeh 的主要功能之一是为绘图添加交互性。 让我们看看可以添加的各种交互。
### []( )Interactive Legends
**click\_policy** 属性使图例具有交互性。 有两种类型的交互
* **隐藏**：隐藏字形。
* **静音**：隐藏字形使其完全消失，另一方面，静音字形只是根据参数去强调字形。
**例子：**
导入模块
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
import pandas as pd
实例化图形对象
graph = figure(title = “Bokeh Bar Chart”)
读取数据库
data = pd.read_csv(“tips.csv”)
绘制图形
graph.vbar(data[‘total_bill’], top=data[‘tip’],
legend_label = "Bill VS Tips", color='green')
graph.vbar(data[‘tip’], top=data[‘size’],
legend_label = "Tips VS Size", color='red')
graph.legend.click_policy = “hide”
展示模型
show(graph)
**输出:**
### []( )添加小部件
Bokeh 提供了类似于 HTML 表单的 GUI 功能，如按钮、滑块、复选框等。这些为绘图提供了一个交互界面，允许更改绘图参数、修改绘图数据等。让我们看看如何使用和添加一些常用的小部件。
#### []( )按钮
这个小部件向绘图添加了一个简单的按钮小部件。 我们必须将自定义 JavaScript 函数传递给模型类的 CustomJS() 方法。
#### []( )复选框
向图中添加标准复选框。与按钮类似，我们必须将自定义 JavaScript 函数传递给模型类的 CustomJS() 方法。
#### []( )单选按钮
添加一个简单的单选按钮并接受自定义 JavaScript 函数。
**例子：**
from bokeh.io import show
from bokeh.models import Button, CheckboxGroup, RadioGroup, CustomJS
button = Button(label=“GFG”)
button.js_on_click(CustomJS(
code="console.log('button: click!', this.toString())"))
复选框和单选按钮的标签
L = [“First”, “Second”, “Third”]
活动参数集默认检查选定的值
checkbox_group = CheckboxGroup(labels=L, active=[0, 2])
checkbox_group.js_on_click(CustomJS(code=“”"
console.log('checkbox_group: active=' + this.active, this.toString())
“”"))
活动参数集默认检查选定的值
radio_group = RadioGroup(labels=L, active=1)
radio_group.js_on_click(CustomJS(code=“”"
console.log('radio_group: active=' + this.active, this.toString())
“”"))
show(button)
show(checkbox_group)
show(radio_group)
**输出:**
**注意:** 所有这些按钮都将在新选项卡上打开。
#### []( )滑块: 向绘图添加一个滑块。 它还需要一个自定义的 JavaScript 函数。
**示例:**
from bokeh.io import show
from bokeh.models import CustomJS, Slider
slider = Slider(start=1, end=20, value=1, step=2, title=“Slider”)
slider.js_on_change(“value”, CustomJS(code=“”"
console.log('slider: value=' + this.value, this.toString())
“”"))
show(slider)
**自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。**
**深知大多数Python工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！**
**因此收集整理了一份《2024年Python开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。**
**既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上前端开发知识点，真正体系化！**
**由于文件比较大，这里只是将部分目录大纲截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新**
**如果你觉得这些内容对你有帮助，可以扫码获取！！！（备注Python）**
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