Bokeh 为什么我的 Bokeh 图在 GitHub 上无法显示

在本文中，我们将介绍为什么在 GitHub 上无法正常显示 Bokeh 图，并提供解决方法。Bokeh 是一个用于交互式数据可视化的强大Python库。

阅读更多：Bokeh 教程

GitHub 对 Bokeh 图的支持

GitHub 是一个非常受欢迎的代码托管平台，它不仅允许用户上传和分享代码，还支持一些数据可视化展示。然而，由于 Bokeh 图是基于 JavaScript 的交互式图形库，GitHub 并不直接支持 Bokeh 图的显示。

静态图的解决方案

为了在 GitHub 上展示 Bokeh 图，一种常见的解决方案是将 Bokeh 图转换为静态图像，如 PNG 或 SVG。Bokeh 提供了将图表保存为静态图像的功能，可以使用 export_png() 或 export_svG()` 方法将 Bokeh 图转换为 PNG 或 SVG 格式，然后将其上传到 GitHub。下面是一个示例代码：

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

# 创建一个 Bokeh 图
p = figure()
p.circle([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5])

# 将 Bokeh 图保存为 PNG 格式
export_png(p, filename="bokeh_plot.png")

上述代码中，我们创建了一个简单的 Bokeh 图，然后使用 export_png() 方法将其保存为 PNG 图像文件。然后，我们可以将 bokeh_plot.png 文件上传到 GitHub，并在 GitHub 页面上查看静态图像。

使用在线 Bokeh 服务

除了将 Bokeh 图转换为静态图像，另一个解决方案是使用在线 Bokeh 服务，例如 mybinder.org。mybinder.org 是一个允许用户在 Jupyter 环境中运行代码的在线服务。通过将 Jupyter Notebook 包含 Bokeh 图的代码上传到 GitHub，然后在 mybinder.org 上打开该 Notebook，就可以在网页上展示 Bokeh 图了。

以下是使用 mybinder.org 展示 Bokeh 图的步骤：
1. 将包含 Bokeh 图的 Jupyter Notebook 上传到 GitHub 仓库。
2. 访问 mybinder.org，点击 “URL” 选项卡。
3. 在 “GitHub repository name or URL” 输入框中，输入该 Notebook 的 GitHub 仓库链接。
4. 点击 “launch” 按钮，等待 Binder 将该仓库构建为可运行的环境。
5. 在 Binder 打开的 Jupyter 环境中，找到并打开该 Notebook。
6. 在 Jupyter Notebook 中运行包含 Bokeh 图的代码块，即可在网页上展示 Bokeh 图。

这种方法的好处是可以实现 Bokeh 图的交互式功能，而不仅仅是静态图像。然而，由于需要运行代码和服务器资源，可能相对较慢和资源消耗较大。

总结

GitHub 并不直接支持 Bokeh 图的显示，但我们可以通过将 Bokeh 图转换为静态图像或使用在线 Bokeh 服务来在 GitHub 上展示。通过这些解决方案，我们可以将 Bokeh 图与代码一起分享，并在 GitHub 上进行交流和展示。如果您希望保留 Bokeh 图的交互式功能，使用在线 Bokeh 服务可能是更好的选择。

希望本文对解决在 GitHub 上展示 Bokeh 图的问题有所帮助！