Bokeh 使用Bokeh图表交互在Jupyter / IPython笔记本上

在本文中，我们将介绍如何在Jupyter / IPython笔记本中使用Bokeh图表交互功能。Bokeh是一个交互式的Python可视化库，用于创建漂亮而且功能强大的图表和可视化。它提供了灵活的方式来探索和呈现数据。

Bokeh提供了一系列强大的图表交互工具，使得我们能够对数据进行深入的分析和可视化。在Jupyter / IPython笔记本中使用Bokeh，可以方便地展示交互式图表，并且可以动态地与图表进行交互。

阅读更多：Bokeh 教程

Bokeh图表的基本用法

在开始使用Bokeh之前，我们需要在Jupyter / IPython笔记本中安装和导入Bokeh库。可以通过下面的命令来进行安装：

!pip install bokeh

安装完成后，我们可以使用以下代码导入Bokeh库：

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

Bokeh图表的基本用法就是创建一个figure对象，然后使用circle、line等方法来绘制图表。例如，下面的代码创建了一个简单的折线图：

p = figure(title='Line Plot', x_axis_label='x', y_axis_label='y')
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
p.line(x, y)
output_notebook()
show(p)

上述代码中，我们先创建了一个figure对象，并指定了标题和x、y轴的标签。然后，使用line方法绘制了一条折线，使用output_notebook方法将图表输出到Jupyter / IPython笔记本，最后使用show方法显示图表。

Bokeh图表的交互功能

Bokeh提供了丰富的图表交互功能，使得我们可以在图表中进行缩放、平移、选择、标记等操作。下面，我们将介绍几个常用的交互功能。

缩放和平移

使用Bokeh的缩放和平移工具，可以在图表中进行缩放和平移操作。这使得我们可以更加细致地查看数据。

from bokeh.models import PanTool, WheelZoomTool

p = figure(title='Zoom and Pan', x_axis_label='x', y_axis_label='y',
           tools=[PanTool(), WheelZoomTool()])
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
p.line(x, y)
output_notebook()
show(p)

上述代码中，我们创建了一个带有缩放和平移工具的图表。使用鼠标滚轮可以进行缩放，点击并拖动图表可以进行平移操作。

选择和标记

Bokeh还提供了选择和标记工具，使得用户可以选择数据点或者在图表中添加标记。

from bokeh.models import BoxSelectTool, BoxAnnotation

p = figure(title='Selection and Annotation', x_axis_label='x', y_axis_label='y',
           tools=[BoxSelectTool(), BoxAnnotation(fill_alpha=0.1, fill_color='green')])
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
p.circle(x, y)
output_notebook()
show(p)

上述代码中，我们创建了一个带有选择和标记工具的图表。使用鼠标框选可以选择数据点，同时我们还添加了一个绿色的标记框注释。

链接和更新多个图表

使用Bokeh，我们可以链接和更新多个图表，使得它们之间可以共享数据和交互操作。

from bokeh.layouts import gridplot

p1 = figure(title='Plot 1', x_axis_label='x', y_axis_label='y')
x1 = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 4, 6, 8, 10]
p1.line(x1, y1)

p2 = figure(title='Plot 2', x_axis_label='x', y_axis_label='y')
x2 = [1, 2, 3, 4, 5]
y2 = [10, 8, 6, 4, 2]
p2.line(x2, y2)

grid = gridplot([[p1, p2]])
output_notebook()
show(grid)

上述代码中，我们创建了两个图表，并使用gridplot函数将它们放在一个网格中。这样，两个图表之间可以共享数据和交互操作。

总结

本文介绍了在Jupyter / IPython笔记本中使用Bokeh图表交互的基本方法。我们学习了如何创建图表对象，以及如何使用缩放、平移、选择、标记等工具进行交互。同时，我们还了解了如何链接和更新多个图表，使得它们之间可以共享数据和交互操作。通过Bokeh的强大功能，我们可以创建出漂亮而又灵活的交互式图表，帮助我们进行数据探索和可视化分析。

希望本文对你使用Bokeh在Jupyter / IPython笔记本中进行图表交互有所帮助！