Bokeh 嵌入Python/Bokeh绘图到网站中

Bokeh 嵌入Python/Bokeh绘图到网站中

在本文中,我们将介绍如何使用Python和Bokeh将绘图嵌入到网站中。Bokeh是一个强大的Python库,用于在网页中创建交互式的可视化图表。通过将Bokeh绘图嵌入到网站中,您可以轻松地与网站的其他元素进行交互,为用户提供更丰富和动态的数据展示。

要开始嵌入Bokeh绘图到网站中,首先需要安装Bokeh库。可以使用以下命令在Python环境中安装Bokeh:

pip install bokeh

安装完成后,我们可以开始使用Bokeh创建绘图。下面是一个简单的示例,展示了如何创建一个交互式的散点图:

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

# 创建数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 2, 4, 5]

# 创建绘图对象
p = figure(title="Scatter Plot Example", x_axis_label='x', y_axis_label='y')

# 添加散点图
p.scatter(x, y, size=10, color='red')

# 保存绘图到网页文件
output_file("scatter_plot.html")

# 在网页中显示绘图
show(p)

在上面的示例中,我们首先导入了必要的Bokeh库函数,并创建了一些示例数据。然后,我们创建了一个名为p的绘图对象,设置了标题和坐标轴标签。接下来,我们使用p.scatter函数添加了一个散点图。最后,我们将绘图保存到一个名为scatter_plot.html的网页文件中,并使用show函数在浏览器中显示。

在将Bokeh绘图嵌入到网站中之前,我们需要将绘图文件上传到网站的服务器。一种常见的方法是将绘图作为静态资源存储在服务器上,并在网站的HTML代码中引用它。以下是一个示例网站的HTML代码,展示了如何引用并嵌入Bokeh绘图:

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Bokeh Plot Example</title>
    <link href="https://cdn.bokeh.org/bokeh/release/bokeh-2.4.1.min.css" rel="stylesheet" type="text/css">
    <script src="https://cdn.bokeh.org/bokeh/release/bokeh-2.4.1.min.js"></script>
    <style>
        #plot_div {
            width: 800px;
            height: 400px;
        }
    </style>
</head>
<body>
    <div id="plot_div"></div>
    <script>
        fetch('scatter_plot.html')
            .then(response => response.text())
            .then(html => {
                document.getElementById('plot_div').innerHTML = html;
                Bokeh.embed.embed_item(html, "scatter_plot");
            });
    </script>
</body>
</html>

在上面的示例代码中,我们首先引入Bokeh依赖的CSS和JavaScript文件。然后,在页面中创建一个具有特定ID的<div>元素,用于容纳我们的绘图。在页面的脚本部分,我们使用fetch函数从服务器上获取绘图文件的内容,并将其插入到<div>元素中。最后,我们调用Bokeh.embed.embed_item函数,将绘图嵌入到页面中并指定一个唯一的ID。

将上述HTML代码保存为一个名为index.html的文件,并将其上传到网站的服务器上。现在,您可以通过访问网站的URL来查看嵌入的Bokeh绘图。

阅读更多:Bokeh 教程

总结

通过本文,我们了解了如何使用Python和Bokeh库将绘图嵌入到网站中。首先,我们安装了Bokeh库,并使用示例代码创建了一个交互式的散点图。然后,我们将绘图保存为一个网页文件,并通过HTML代码将其嵌入到网站中。通过嵌入Bokeh绘图,我们可以为网站的用户提供更丰富和动态的数据展示。快去尝试吧!

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