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前言

Bokeh是一個專門針對Web瀏覽器使用的交互式可視化庫，這是與其他可視化庫相比最核心的區別。

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如何通過Plotting繪制圖形

Plotting是以構建視覺符號為核心的接口，可以結合各種視覺元素（例如，點、圓、線等其他元素）和工具（例如，縮放、保存、重置等其他工具）創建可視化圖形。使用bokeh.plotting創建圖表的基本步驟如下：

1. 導入Bokeh庫中用到的一些方法或函數。
2. 準備數據，這些數據既可以是普通的Python列表，也可以是Numpy數組或Series對象。
3. 選擇輸入方式，一種是使用output_file()函數生成HTML文檔，另一種是使用output_notebook()函數用在Jupyter Notebook上。
4. 調用figure()創建一個具有典型默認選項的圖形，并且可以輕松地定制標題、工具和坐標軸標簽。
5. 添加渲染器。例如，使用line()函數操作數據，指定顏色、圖例和寬度等可視化定制。
6. 顯示或保存圖表。通過調用save()或show()函數將畫好的圖形保存到HTML文件或選擇性地將其顯示在瀏覽器中。

代碼如下：

from bokeh.io import output_file
from bokeh.plotting import figure, output_notebook, showoutput_file(r'D:\數據分析\bokeh test.html')  # 輸出文件保存路徑
fig_boj = figure(plot_width=400, plot_height=400)  # 設置矩形框大小
fig_boj.square([2, 5, 6, 4], [2, 3, 2, 1], size=20, color="navy")  # 設置顏色、大小和alpha值
show(fig_boj)  # 在默認的瀏覽器中顯示圖表

輸出結果：

如圖所示，分別在四個不同位置繪制了矩形框。在圖表地右測有一排工具選項，比如縮放、平移、刷新或保存，使用這些工具可以與圖表進行互動。與此同時，還可以看到多個圖表選項，比如坐標網格線、x軸名標注、y軸名標注等。

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接下來展示另一種輸出方式，使用output_notebook()函數用在Jupyter Notebook上：

from bokeh.plotting import figure, output_notebook, showoutput_notebook()  # 輸出到計算機屏幕上
fig_boj = figure(plot_width=400, plot_height=400)  # 設置矩形框大小
fig_boj.square([2, 5, 6, 4], [2, 3, 2, 1], size=20, color="navy")  # 設置顏色、大小和alpha值
show(fig_boj)  # 在默認的瀏覽器中顯示圖表

輸出結果不做詳述，與上例大同小異。