Bokeh : 使用Bokeh进行图表降采样的示例

在本文中，我们将介绍如何使用Bokeh进行图表降采样，并提供示例说明。

阅读更多：Bokeh 教程

什么是图表降采样？

图表降采样是指在显示大量数据时，通过减少数据点的数量来提高图表的性能和可读性。降采样可以通过保留数据的统计特征或在特定的时间间隔内重新采样来完成。Bokeh为此提供了一些功能和方法。

假设我们有一个包含大量股票价格历史数据的数据集，并希望在图表中显示这些数据，但由于数据量太大，导致图表加载缓慢并且不易读取。在这种情况下，我们可以使用Bokeh进行图表降采样。

首先，我们需要导入所需的库和模块。在这个示例中，我们将使用pandas库来加载和处理数据，以及bokeh库来绘制图表。

import pandas as pd
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.io import output_notebook
from bokeh.sampledata.stocks import AAPL

接下来，我们加载股票价格数据集，并创建一个包含日期和价格的pandas DataFrame。

df = pd.DataFrame(AAPL)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

然后，我们创建一个Bokeh绘图对象，并设置绘图的属性。

p = figure(plot_width=800, plot_height=400, x_axis_type="datetime", title="AAPL Stock Price")
p.yaxis.axis_label = 'Price'

现在我们可以绘制原始的股票价格图表。

p.line(df['date'], df['close'])

图表显示了所有数据点，看起来很拥挤。现在让我们使用Bokeh的降采样功能来改善图表的可读性。

首先，我们需要确定降采样的目标数量。在这个示例中，我们将目标数量设置为200个数据点，并使用NumPy库中的linspace方法来生成等间隔的索引列表。

target_points = 200
indices = np.linspace(0, len(df)-1, target_points, dtype=int)

然后，我们根据计算出的索引值从原始数据集中选择相应的数据点。

df_downsampled = df.loc[indices]

最后，我们将降采样后的数据点绘制到图表中。

p.circle(df_downsampled['date'], df_downsampled['close'], size=5, color='red', alpha=0.5)

通过降采样，图表中的数据点数量减少了，使得图表更加清晰和可读。

完成所有的操作后，我们可以将图表显示在Notebook中。

output_notebook()
show(p)

本文介绍了如何使用Bokeh进行图表降采样的示例。通过减少数据点的数量，我们可以提高图表的性能和可读性。Bokeh提供了一些功能和方法来实现降采样，我们可以根据自己的需求选择合适的方法。希望本文对使用Bokeh进行图表降采样的示例有所帮助！