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探索 Bokeh：轻松创建交互式数据可视化的强大工具

news 来源：原创 2025/5/24 20:04:51

探索 Bokeh：轻松创建交互式数据可视化的强大工具

在数据科学和数据分析领域，交互式数据可视化是一项不可或缺的技能。Bokeh 是一个强大的 Python 库，它可以帮助我们快速构建高质量的交互式图表和仪表盘，同时兼具高性能和灵活性。本文将带您了解 Bokeh 的核心功能，并通过实际示例展示它的应用。

什么是 Bokeh？

Bokeh 是一个用于创建交互式、Web 优化数据可视化的 Python 库。它的核心特点包括：

交互性：用户可以通过缩放、平移、悬停工具动态探索图表。
易集成：支持嵌入 HTML 页面或 Jupyter Notebook。
多功能性：提供从简单图表到复杂仪表盘的构建能力。
高性能：适合处理大规模数据。

安装和入门

在开始使用 Bokeh 前，请先确保已安装库：

pip install bokeh

接下来，我们通过简单示例体验 Bokeh 的基本功能。

创建一个简单的折线图

以下代码展示了如何使用 Bokeh 创建一个交互式折线图：

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.io import output_notebook# 在 Jupyter Notebook 中显示输出
output_notebook()# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 2, 4, 5]# 创建图形对象
p = figure(title="Simple Line Plot", x_axis_label='X-Axis', y_axis_label='Y-Axis')# 添加折线
p.line(x, y, legend_label="Line", line_width=2)# 显示图表
show(p)

运行代码后，您将看到一个可以交互的折线图。通过工具栏，您可以缩放、平移并悬停查看详细数据。

使用 Pandas 数据快速绘图

Bokeh 与 Pandas 集成得很好，您可以直接将 Pandas DataFrame 作为数据源来绘图。例如：

import pandas as pd
from bokeh.plotting import figure, show# 创建示例 DataFrame
data = {"Month": ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May"],"Sales": [100, 200, 150, 300, 400]
}
df = pd.DataFrame(data)# 创建柱状图
p = figure(x_range=df["Month"], title="Monthly Sales", x_axis_label="Month", y_axis_label="Sales")# 添加柱状图
p.vbar(x=df["Month"], top=df["Sales"], width=0.5, color="blue")# 显示图表
show(p)

这段代码生成了一个按月份显示销售额的柱状图，直观展现了数据变化。

添加交互工具

Bokeh 的强大之处在于它的交互工具。以下示例展示了如何添加悬停提示和缩放功能：

from bokeh.models import HoverTool# 创建图形对象
p = figure(title="Interactive Plot", x_axis_label="X", y_axis_label="Y", tools="pan,box_zoom,reset")# 添加数据
p.circle(x, y, size=10, color="navy", alpha=0.5, legend_label="Data Points")# 添加悬停工具
hover = HoverTool()
hover.tooltips = [("X Value", "@x"), ("Y Value", "@y")]
p.add_tools(hover)# 显示图表
show(p)

通过悬停，您可以动态查看每个数据点的详细信息。

构建多子图布局

Bokeh 提供了 gridplot 来构建多图布局，这在创建仪表盘时非常有用。例如：

from bokeh.layouts import gridplot# 创建多个图表
p1 = figure(title="Line Plot")
p1.line(x, y, color="blue", legend_label="Line")p2 = figure(title="Scatter Plot")
p2.scatter(x, y, size=10, color="green", legend_label="Points")# 使用 gridplot 布局
layout = gridplot([[p1, p2]])
show(layout)

运行代码后，您将看到两个图表并排显示。

动态数据更新

Bokeh 允许实时更新图表，适合处理动态数据。例如，绘制一个实时更新的折线图：

from bokeh.plotting import curdoc
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.layouts import column
from bokeh.plotting import figure
import random# 数据源
source = ColumnDataSource(data=dict(x=[], y=[]))# 创建图表
p = figure(title="Real-Time Plot", x_axis_label="Time", y_axis_label="Value")
p.line('x', 'y', source=source)# 更新数据的回调函数
def update():new_data = dict(x=[source.data['x'][-1] + 1 if source.data['x'] else 0], y=[random.randint(0, 10)])source.stream(new_data, rollover=50)# 每秒更新一次数据
curdoc().add_periodic_callback(update, 1000)# 显示布局
curdoc().add_root(column(p))

在运行这段代码时，图表会自动更新，显示实时生成的数据。

构建交互式仪表盘

以下代码展示了如何创建一个交互式仪表盘，包含下拉菜单和滑块控件：

from bokeh.models import Select, Slider
from bokeh.layouts import row, column# 创建图表
p = figure(title="Interactive Dashboard")
line = p.line(x, y, legend_label="Line", line_width=2)# 创建交互控件
select = Select(title="Line Color", value="blue", options=["blue", "green", "red"])
slider = Slider(title="Line Width", value=2, start=1, end=10, step=1)# 控件回调函数
def update(attr, old, new):line.glyph.line_color = select.valueline.glyph.line_width = slider.value# 将控件与回调关联
select.on_change("value", update)
slider.on_change("value", update)# 布局
layout = column(row(select, slider), p)
curdoc().add_root(layout)

运行代码后，您可以通过下拉菜单和滑块动态更改折线的颜色和宽度。

基础总结

Bokeh 是一个功能丰富且灵活的交互式可视化工具，非常适合快速开发 Web 优化的可视化应用。通过 Bokeh，您可以轻松完成以下任务：

生成各种交互式图表。
构建多视图仪表盘。
实现实时数据更新。

Bokeh 实战：从数据分析到交互式仪表盘开发

在本节中，我们将通过一个完整的实战项目，展示如何用 Bokeh 构建一个交互式仪表盘，实时可视化和分析销售数据。

实战场景

假设我们有一个电商平台的销售数据集，其中包含以下字段：

订单日期（Order Date）：订单的日期。
销售额（Sales）：订单金额。
类别（Category）：商品类别，如 “Electronics”、“Clothing” 等。
地区（Region）：订单所属地区。

目标是通过 Bokeh 构建一个交互式仪表盘，完成以下功能：

按时间查看销售趋势。
对比不同商品类别的销售额占比。
显示各地区销售分布。
通过滑块和下拉菜单动态过滤数据。

数据准备

首先，我们模拟一个数据集：

import pandas as pd
import numpy as np# 生成示例数据
np.random.seed(42)
dates = pd.date_range(start="2023-01-01", end="2023-12-31", freq="D")
data = {"Order Date": np.random.choice(dates, 1000),"Sales": np.random.randint(100, 2000, 1000),"Category": np.random.choice(["Electronics", "Clothing", "Home Appliances"], 1000),"Region": np.random.choice(["North", "South", "East", "West"], 1000)
}
df = pd.DataFrame(data)# 转换日期格式
df['Order Date'] = pd.to_datetime(df['Order Date'])
df['Month'] = df['Order Date'].dt.to_period('M').astype(str)  # 生成月度字段

构建图表

1. 月销售趋势图

from bokeh.plotting import figure
from bokeh.models import ColumnDataSource# 数据聚合
monthly_sales = df.groupby("Month")["Sales"].sum().reset_index()
monthly_sales_source = ColumnDataSource(monthly_sales)# 绘制折线图
trend_plot = figure(title="Monthly Sales Trend",x_range=monthly_sales["Month"],x_axis_label="Month",y_axis_label="Total Sales",tools="pan,box_zoom,reset,hover"
)
trend_plot.line(x="Month",y="Sales",source=monthly_sales_source,line_width=2,color="blue",legend_label="Monthly Sales"
)
trend_plot.legend.location = "top_left"

2. 商品类别销售额占比图

from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.plotting import figure# 数据聚合
category_sales = df.groupby("Category")["Sales"].sum().reset_index()
category_source = ColumnDataSource(category_sales)# 绘制饼图
from math import pi
from bokeh.transform import cumsum
from bokeh.palettes import Category20ccategory_sales["angle"] = category_sales["Sales"] / category_sales["Sales"].sum() * 2 * pi
category_sales["color"] = Category20c[len(category_sales)]category_pie_plot = figure(title="Sales by Category",tools="hover",tooltips="@Category: @Sales",x_range=(-0.5, 1.0)
)
category_pie_plot.wedge(x=0,y=1,radius=0.4,start_angle=cumsum("angle", include_zero=True),end_angle=cumsum("angle"),line_color="white",fill_color="color",legend_field="Category",source=ColumnDataSource(category_sales)
)
category_pie_plot.axis.visible = False
category_pie_plot.grid.visible = False

3. 地区销售分布柱状图

# 数据聚合
region_sales = df.groupby("Region")["Sales"].sum().reset_index()
region_source = ColumnDataSource(region_sales)# 绘制柱状图
region_bar_plot = figure(title="Sales by Region",x_range=region_sales["Region"],x_axis_label="Region",y_axis_label="Total Sales",tools="pan,box_zoom,reset"
)
region_bar_plot.vbar(x="Region",top="Sales",width=0.5,color="blue",source=region_source
)

添加交互控件

1. 滑块控件：按销售额过滤

from bokeh.models import Slider# 创建滑块
sales_slider = Slider(title="Minimum Sales Filter",start=100,end=2000,value=100,step=100
)# 滑块回调函数
def update_data(attr, old, new):filtered_data = df[df["Sales"] >= sales_slider.value]updated_monthly_sales = filtered_data.groupby("Month")["Sales"].sum().reset_index()monthly_sales_source.data = updated_monthly_salesupdated_region_sales = filtered_data.groupby("Region")["Sales"].sum().reset_index()region_source.data = updated_region_salessales_slider.on_change("value", update_data)

2. 下拉菜单：按类别过滤

from bokeh.models import Select# 创建下拉菜单
category_select = Select(title="Select Category",value="All",options=["All"] + list(df["Category"].unique())
)# 下拉菜单回调函数
def filter_category(attr, old, new):filtered_data = df[df["Category"] == category_select.value] if category_select.value != "All" else dfupdated_monthly_sales = filtered_data.groupby("Month")["Sales"].sum().reset_index()monthly_sales_source.data = updated_monthly_salesupdated_region_sales = filtered_data.groupby("Region")["Sales"].sum().reset_index()region_source.data = updated_region_salescategory_select.on_change("value", filter_category)

构建仪表盘布局

利用 Bokeh 的 layout 布局工具，将图表和控件组合在一起：

from bokeh.layouts import column, row
from bokeh.io import curdoc# 布局
dashboard = column(row(category_select, sales_slider),trend_plot,row(category_pie_plot, region_bar_plot)
)# 添加到文档
curdoc().add_root(dashboard)
curdoc().title = "Sales Dashboard"

启动 Bokeh 服务

将上述代码保存为 dashboard.py 文件，然后在终端运行以下命令：

bokeh serve --show dashboard.py

浏览器将自动打开，您可以通过滑块和下拉菜单动态过滤数据，并实时查看图表的更新。

总结

通过本次实战，我们完成了一个交互式仪表盘的开发，展示了 Bokeh 的以下强大功能：

快速创建各种图表（折线图、饼图、柱状图）。
利用控件（滑块、下拉菜单）动态过滤数据。
构建多视图仪表盘并实时更新。

下一步，您可以尝试：

将仪表盘部署到云端，让更多用户访问。
添加更多控件和图表，丰富数据分析维度。
与 Flask 或 Django 集成，构建完整的数据应用。

赶快用 Bokeh 动手构建属于自己的交互式数据可视化项目吧！

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编程日记 2025/5/23 23:52:52

Mysql复习（一）

数据库系统的核心是（ 数据库管理系统 ）。以下的标识符中符合标识符命名规则的有几个?（3个） 3abc7, abc73, bc73a, c73ab,*73abc 标识符的第一个字符允许包括哪些符号?（ _ 或者或者 #） 关系表达式运算的…...

编程日记 2025/5/22 21:55:22

Redis bitmaps 使用

应用场景： 记录id为 1 的用户，2024年12月签到情况，并统计； 记录 1号签到 zxys-redis:0>setbit 1:202412 1 1 记录 2号签到 zxys-redis:0>setbit 1:202412 2 1 记录 3号未签到 zxys-redis:0>setbit 1:202412 3 0 …...

编程日记 2025/5/24 6:14:54

计算无人机俯拍图像的地面采样距离（GSD）矩阵

引言在无人机遥感、测绘和精细农业等领域，地面采样距离（Ground Sampling Distance，简称 GSD）是一个非常重要的指标。GSD 是指图像中每个像素在地面上实际代表的物理距离，通常以米或厘米为单位。GSD 决定了图像的空间…...

编程日记 2025/5/19 15:02:41

Java基础 | 数据库的命名规范

数据库的命名规范 1. 基本原则2. 命名规范详解2.1 命名禁止项2.2 命名规范3. 通用字段规范4. 特殊表命名建议 1. 基本原则统一性：全库采用一致的命名规范简洁性：在表达清晰的前提下尽量简短规范性：遵循数据库标准规范可读性：命名…...

编程日记 2025/5/19 20:10:42

计算机网络基础(2):网络安全/ 网络通信介质

1. 网络安全威胁网络安全：目的就是要让网络入侵者进不了网络系统，及时强行攻入网络，也拿不走信息，改不了数据，看不懂信息。事发后能审查追踪到破坏者，让破坏者跑不掉。网络威胁来自多方面&#xff1a…...

编程日记 2025/5/20 23:02:20

Reactor

文章目录正确的理解发送double free问题 1.把我们的reactor进行拆分2.链接管理3.Reactor的理论 listensock只需要设置_recv_cb，而其他sock，读，写，异常所以今天写nullptr其实就不太对，添加为空就没办法去响应事件获…...

编程日记 2025/5/22 0:20:28

介绍 Html 和 Html 5 的关系与区别

HTML（HyperText Markup Language）是构建网页的标准标记语言，而 HTML5 是 HTML 的最新版本，包含了一些新的功能、元素、API 和属性。HTML5 相对于早期版本的 HTML（比如 HTML4）有许多重要的改进和变化。以下是…...

编程日记 2025/5/24 8:48:55

已有 containerd 的情况下部署二进制 docker 共存

文章目录 [toc]学习目的开始学习dockerd启动 containerd准备配置文件启动 containerd 启动 docker准备配置文件启动 docker 环境验证停止 docker 和 containerd 学习目的使用容器的方式做一些部署的交付，相对方便很多，不需要担心别人的环境缺少需要的依…...

编程日记 2025/5/20 8:34:33

Springboot @Transactional使用时需注意的几个问题

一、事务的隔离级别在Springboot应用中，如果我们想实现方法一旦执行有异常产生，就触发事务回滚，可以在方法上面添加Transactional注解。如果应用采用mysql数据库，虽然mysql本身也有事务隔离机制，但在Sping数据库的应…...

编程日记 2025/5/19 18:37:38

探索 Bokeh：轻松创建交互式数据可视化的强大工具

什么是 Bokeh？

安装和入门

创建一个简单的折线图

使用 Pandas 数据快速绘图

添加交互工具

构建多子图布局

动态数据更新

构建交互式仪表盘

基础总结

Bokeh 实战：从数据分析到交互式仪表盘开发

实战场景

数据准备

构建图表

1. 月销售趋势图

2. 商品类别销售额占比图

3. 地区销售分布柱状图

添加交互控件

1. 滑块控件：按销售额过滤

2. 下拉菜单：按类别过滤

构建仪表盘布局

启动 Bokeh 服务

总结

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