Bokeh 介绍

Bokeh是一个Python的数据可视化库。与Matplotlib和Seaborn不同，它们也是用于数据可视化的Python包，Bokeh使用HTML和JavaScript渲染其图。因此，它被证明对开发基于网络的仪表盘非常有用。

Bokeh项目由NumFocus赞助https://numfocus.org/。 NumFocus还支持PyData，这是一个教育项目，参与了其他重要工具的开发，如NumPy、Pandas等。Bokeh可以很容易地与这些工具连接，并产生交互式图表、仪表盘和数据应用。

功能介绍

Bokeh主要将数据源转换为JSON文件，作为BokehJS的输入，BokehJS是一个JavaScript库，它又是用TypeScript编写的，在现代浏览器中渲染可视化。

Bokeh的 一些 重要特点 如下

灵活性

Bokeh对于普通的绘图要求以及定制和复杂的用例都很有用。

生产力

Bokeh可以轻松地与其他流行的Pydata工具互动，如Pandas和Jupyter笔记本。

互动性

这是Bokeh相对于Matplotlib和Seaborn的一个重要优势，两者都产生静态图。Bokeh创建的是交互式图表，当用户与之互动时，这些图表会发生变化。你可以给你的观众提供广泛的选项和工具，用于推断和从不同的角度看数据，以便用户可以进行 “如果 “分析。

强大的

通过添加自定义的JavaScript，可以为专门的用例生成可视化。

可分享

Plots可以被嵌入到 Flask 或 Django 支持的Web应用程序的输出中。它们也可以在

Jupyter

笔记本中呈现。

开放源代码

Bokeh是一个开源项目。它是在伯克利源分配（BSD）许可证下发布的。其源代码可在https://github.com/bokeh/bokeh。