Bokeh是一款基于浏览器的交互式绘图工具,在IPython Notebook中具有非常好的表现。
安装anaconda3,单击开始菜单,单击下图红色箭头所指菜单启动Jupyter Notebook:
然后在浏览器中单击下图中红色箭头指向的菜单:
然后在单元格内编写下面的代码:
frombokeh.plottingimportfigure, output_file, show
fromrandomimportrandrange
# 生成测试数据
x =list(range(1,21))
y = [randrange(1,10)for_inrange(20)]
output_file('lines.html', title='lines')
p = figure(title='lines', x_axis_label='x', y_axis_label='y')
# 设置图例
p.line(x, y, legend='lines', line_width=2)
show(p)
代码截图为:
单击上图中红色箭头所指,运行代码,生成的图片如下图所示,注意红色方框内有一些工具可以对图片进行缩放、平移或保存。
把代码改为:
frombokeh.plottingimportfigure, output_file, show
fromrandomimportrandrange
x =list(range(1,21))
y = [randrange(1,10)for_inrange(20)]
output_file('triangle.html', title='triangle')
p = figure(title='triangle', x_axis_label='x', y_axis_label='y')
p.triangle(x, y, legend='triangle', line_width=2)
show(p)
重新运行代码,得到的图像为:
把代码改为:
frombokeh.plottingimportfigure, output_file, show
fromrandomimportrandrange
x =list(range(1,21))
y = [randrange(1,10)for_inrange(20)]
output_file('circle.html', title='circle')
p = figure(title='circle', x_axis_label='x', y_axis_label='y')
p.circle(x, y, legend='circle', line_width=2)
show(p)
重新运行代码,得到的图形为: