Bokeh：Bokeh API是否支持3D图表

在本文中，我们将介绍Bokeh库的基本概念和功能，并探讨Bokeh API是否支持3D图表。Bokeh是一个用于生成交互式可视化图表的Python库，它的设计目标是为了让用户能够轻松创建各种精美的图表，并可以在Web浏览器中实时交互。

阅读更多：Bokeh 教程

Bokeh库简介

Bokeh是一个由Continuum Analytics开发的开源数据可视化库。它提供了多种绘图工具和技术，可以用于生成各种类型的图表，包括折线图、散点图、柱状图等。Bokeh的一个重要特点是它支持交互式可视化，用户可以通过缩放、平移和选择等操作与图表进行互动。

Bokeh的基本概念

在开始探讨Bokeh API是否支持3D图表之前，让我们先简要介绍一下Bokeh的基本概念。

图表对象

在Bokeh中，图表是由多种图表对象组成的。图表对象可以是数据点、标签、轴、图例等。用户可以通过设置这些对象的属性来自定义图表。

图表绘制

Bokeh提供了一个高级绘图接口，用于生成和布局图表对象。用户只需指定图表的类型和数据，Bokeh会自动绘制图表，并生成一个交互式的可视化界面。

图表交互

Bokeh支持多种图表交互操作，包括缩放、平移、选择和悬停等。用户可以通过这些交互操作与图表进行互动，以便更好地理解数据。

Bokeh是否支持3D图表

Bokeh的主要定位是二维数据可视化，目前官方的Bokeh API并不直接支持3D图表的绘制。然而，Bokeh和其他Python库（如Mayavi）可以结合使用，以在Bokeh中创建3D图形。

使用Mayavi库，我们可以轻松地绘制各种复杂的3D图形，并将其嵌入到Bokeh的Web界面中展示。下面是一个简单的示例，演示如何在Bokeh中绘制一个3D球体：

import numpy as np
from mayavi import mlab
from bokeh.io import show
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.models import LayoutDOM

# 使用Mayavi创建3D球体
mlab.figure(size=(600, 400))
mlab.clf()
mlab.mesh(np.cos(np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)),
          np.sin(np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)),
          np.zeros(100), color=(0.5, 0.5, 0.5))
mlab.view(azimuth=180, elevation=90)
mlab.show()

# 将Mayavi图形嵌入到Bokeh中
mayavi_plot = LayoutDOM()
mayavi_plot._id = "mayavi_plot"
mayavi_script = mlab.get_engine().get_script()
mayavi_plot.script = mayavi_script

p = figure()
p.layout = mayavi_plot

show(p)

通过上述示例，我们可以将Mayavi库中创建的3D图形嵌入到Bokeh的图表中。这样，我们就能够在Bokeh中展示和演示3D图表，并实现与其他Bokeh图表的交互。