Bokeh - 简介

Bokeh 是 Python 的数据可视化库。 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 渲染其图表。 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 参与其他重要工具的开发，例如 NumPy、Pandas 等。 Bokeh 可以轻松连接这些工具并生成交互式图表、仪表板和数据应用程序。

特点

Bokeh 主要将数据源转换为 JSON 文件，用作 BokehJS 的输入，BokehJS 是一个 JavaScript 库，后者又用 TypeScript 编写并在现代浏览器中呈现可视化效果。

Bokeh 的一些重要特性如下 −

灵活性

Bokeh 对于常见的绘图要求以及自定义和复杂用例非常有用。

工作效率

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 创建交互式图，当用户与它们交互时这些图会发生变化。 您可以为您的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。

功能强大

通过添加自定义 JavaScript，可以为专门的用例生成可视化效果。

共享

绘图可以嵌入到支持 Flask 或 Django 的 web 应用程序的输出中。 它们也可以在

Jupyter

开源

Bokeh 是一个开源项目。 它在 Berkeley Source Distribution (BSD) 许可证下分发。 它的源代码可以在 https://github.com/bokeh/bokeh 上找到。