Bokeh 使用 Bokeh 绘制时间序列图

在本文中，我们将介绍如何使用 Bokeh 绘制时间序列图。Bokeh 是一个用于分析和可视化数据的强大的 Python 库。它提供了一种简单而又灵活的方式来创建交互式和响应式的图表，适用于各种数据类型和大小。

阅读更多：Bokeh 教程

Bokeh 简介

Bokeh 是一个用于构建交互式和响应式数据可视化的库。它旨在帮助用户快速地创建漂亮的图表，无论是静态的还是动态的。Bokeh 提供了丰富的绘图工具和布局选项，使用户能够根据自己的需要自由地定制图表。

Bokeh 支持多种绘图类型，包括折线图、散点图、柱状图、饼图等。它还提供了丰富的交互功能，例如缩放、平移、悬停和点击等，使用户能够更好地探索数据。

准备工作

在开始之前，我们需要安装 Bokeh 并导入所需的模块。可以使用以下命令安装 Bokeh：

pip install bokeh

安装完成后，我们可以导入必要的库和模块：

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.io import output_notebook

绘制时间序列图

接下来，我们将演示如何使用 Bokeh 绘制时间序列图。假设我们有一组包含股票价格的时间序列数据。首先，我们需要创建一个 Bokeh 图表的实例。然后，我们可以使用 line 方法将数据添加到图表中。

# 创建图表实例
p = figure(title="股票价格", x_axis_type='datetime', width=800, height=400)

# 添加数据到图表
p.line(dates, prices, line_color='blue', line_width=2)

# 显示图表
show(p)

在上面的代码中，dates 是时间序列的日期，prices 是相应的股票价格。我们使用 line 方法将数据添加到图表中，并指定线的颜色和宽度。最后，我们使用 show 方法显示图表。

自定义图表样式

Bokeh 提供了丰富的样式选项，使用户能够自定义图表的外观。例如，我们可以更改图表的背景颜色、字体样式和坐标轴的属性。

# 修改图表样式
p.background_fill_color = "beige"
p.title.text_font_style = "italic"
p.xaxis.axis_label = "日期"
p.yaxis.axis_label = "价格"

# 显示图表
show(p)

在上面的代码中，我们修改了图表的背景颜色为 “beige”，标题的字体样式为斜体，坐标轴的标签为 “日期” 和 “价格”。这些样式选项可以根据需要进行进一步的调整。

添加交互功能

Bokeh 提供了丰富的交互功能，使用户能够更好地探索数据。例如，我们可以添加悬停提示功能，使用户可以在图表中悬停鼠标并看到详细信息。

from bokeh.models import HoverTool

# 创建悬停提示工具
hover = HoverTool(tooltips=[("日期", "@x{%F}"), ("价格", "@y")],
                  formatters={"x": "datetime"}, mode='vline')

# 添加悬停提示工具到图表
p.add_tools(hover)

# 显示图表
show(p)

在上面的代码中，我们创建了一个悬停提示工具，并指定了日期和价格的格式。然后，我们使用 add_tools 方法将悬停提示工具添加到图表中。现在，当用户在图表上悬停鼠标时，将显示日期和价格的详细信息。

总结

本文介绍了如何使用 Bokeh 绘制时间序列图。我们了解了 Bokeh 的基本概念和使用方法，并演示了创建图表、自定义样式和添加交互功能的过程。Bokeh 提供了丰富的绘图工具和布局选项，使用户能够根据自己的需要自由地定制图表。希望通过本文的介绍能够帮助读者更好地使用 Bokeh 绘制时间序列图。