极客教程Bokeh 使用bokeh.charts之外的替代方法
在本文中，我们将介绍使用bokeh.charts之外的替代方法来进行数据可视化。
阅读更多：Bokeh 教程
Bokeh简介
Bokeh是一个用于Python的交互式数据可视化库，可以创建漂亮且高度交互的图表、仪表盘和应用程序。Bokeh提供了多种绘图工具，其中bokeh.charts是其提供的一个强大且易于使用的组件，用于快速创建常见的统计图表。然而，由于一些原因，bokeh.charts在最新版本的Bokeh中已被弃用，因此我们需要寻找其他替代方法来进行数据可视化。
替代方法之一：bokeh.plotting
bokeh.plotting是Bokeh的一个核心组件，它提供了更灵活和底层的方式来创建图表。相比于bokeh.charts，bokeh.plotting更加灵活并允许我们自定义图表的每个方面。
下面是一个使用bokeh.plotting创建散点图的示例：
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
# 准备数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 2, 4, 5]
# 创建figure对象
p = figure(title="Scatter Plot", x_axis_label='X轴', y_axis_label='Y轴')
# 添加散点数据
p.scatter(x, y, size=10, color='red')
# 输出图表到文件
output_file("scatter_plot.html")
# 显示图表
show(p)
通过bokeh.plotting，我们可以更加灵活地控制图表的样式、布局以及与图表交互的功能。
替代方法之二：Altair
Altair是Python中一个基于Vega-Lite的声明式统计可视化库。它提供了一种简单且一致的API来创建各种图表，并支持交互和可视化探索。
下面是一个使用Altair创建散点图的示例：
import altair as alt
from vega_datasets import data
# 加载数据集
cars = data.cars()
# 创建散点图
chart = alt.Chart(cars).mark_circle().encode(
x='Horsepower',
y='Miles_per_Gallon',
color='Origin',
tooltip=['Name', 'Horsepower', 'Miles_per_Gallon']
).interactive()
# 显示图表
chart.show()
Altair使我们能够更加简洁地通过声明式语法来创建各种图表。它具有丰富的交互功能，并支持数据的快速探索和可视化分析。
替代方法之三：Seaborn
Seaborn是一个基于matplotlib的数据可视化库，它提供了一种高级界面来绘制各种各样的统计图表。
下面是一个使用Seaborn创建散点图的示例：
import seaborn as sns
import pandas as pd
# 准备数据
data = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [6, 7, 2, 4, 5]})
# 创建散点图
sns.scatterplot(x="x", y="y", data=data)
# 显示图表
sns.plt.show()
Seaborn提供了许多预定义的图表样式，并且可以轻松地进行数据探索和可视化分析。
替代方法之四：Plotly
Plotly是一个用于交互式可视化的Python图形库。它提供了一种简洁且易用的方式来创建各种类型的图表，并支持在网页上进行交互和分享。
下面是一个使用Plotly创建散点图的示例：
import plotly.express as px
# 准备数据
data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [6, 7, 2, 4, 5]}
# 创建散点图
fig = px.scatter(data, x='x', y='y')
# 显示图表
fig.show()
Plotly提供了众多的可视化选项，使我们能够灵活地创建并与图表进行交互。
总结
虽然bokeh.charts在最新版本的Bokeh中已被弃用，但我们有许多替代方法来进行数据可视化。bokeh.plotting提供了更灵活和底层的方式，Altair利用了声明式语法来简化可视化流程，Seaborn提供了一种高级界面来绘制各种统计图表，而Plotly则强调交互式可视化和分享功能。根据不同的需求和个人喜好，我们可以选择最适合自己的替代方法来进行数据可视化。