如何使用 bokeh 构建交互式数据可视化应用
引言：
在当今大数据时代，数据可视化是非常重要的。通过可视化技术，我们可以将数据以图形的形式展现出来，从而更好地理解数据的特征和趋势。而 Bokeh 是一个功能强大的 Python 库，它提供了丰富的工具和函数，用于构建交互式数据可视化应用。本文将介绍如何使用 bokeh 构建交互式数据可视化应用，并附上代码示例。
一、安装 Bokeh
首先，我们需要安装 Bokeh 这个库。打开命令行窗口，输入以下命令：
pip install bokeh
二、基本概念
在开始之前，我们需要了解一些基本概念。Bokeh 提供了两个基本形式的接口：低级和高级接口。低级接口是 Bokeh 库的基本构建块，用户可以通过它们构建自定义的可视化组件；而高级接口则是使用更方便和快速的方式创建常见的可视化。本文主要介绍高级接口。
Bokeh 以绘图对象 (plot objects) 为基础，绘图对象可以是图表、图标、表格或更复杂的组合。我们可以使用 Bokeh 的高级接口来创建和修改这些绘图对象。要显示这些对象，我们需要一个输出模式，有多种选项可供选择，包括在浏览器中显示、保存到文件或生成静态图像。
三、快速入门
下面，让我们来实现一个简单的交互式数据可视化应用。我们以鸢尾花数据集为例，将其可视化为一个散点图，并实现一些交互功能。
首先，我们需要导入所需的库和模块：
import pandas as pd from bokeh.plotting import figure, show from bokeh.io import output_notebook, output_file from bokeh.models import ColumnDataSource, CategoricalColorMapper, HoverTool
然后，我们加载鸢尾花数据集，并创建一个 Bokeh 的绘图对象：
1、数据调用该功能使界面与程序分离实施变得更加容易，美工无需任何编程基础即可完成数据调用操作。2、交互设计该功能可以方便的为栏目提供个性化性息功能及交互功能，为产品栏目添加产品颜色尺寸等属性或简单的留言和订单功能无需另外开发模块。3、静态生成触发式静态生成。4、友好URL设置网页路径变得更加友好5、多语言设计1)UTF8国际编码; 2)理论上可以承担一个任意多语言的网站版本。6、缓存机制减轻服务器
# 加载鸢尾花数据集
iris = pd.read_csv('iris.csv')
# 创建绘图对象
plot = figure(title='鸢尾花数据集',
x_axis_label='花瓣长度', y_axis_label='花瓣宽度',
plot_width=600, plot_height=400)接下来，我们将数据集中的数据绘制成散点图，并使用颜色来表示花的种类：
# 创建颜色映射器
color_mapper = CategoricalColorMapper(factors=['setosa', 'versicolor', 'virginica'],
palette=['red', 'green', 'blue'])
# 添加散点图
plot.circle(x='petal_length', y='petal_width',
color={'field': 'species', 'transform': color_mapper},
size=10, alpha=0.5, source=ColumnDataSource(iris))使用上述代码，我们绘制了一个散点图，其中 x 轴表示花瓣长度，y 轴表示花瓣宽度，并使用颜色来表示花的种类。
接下来，我们添加一些交互功能，比如鼠标悬停时显示数据：
# 添加悬停工具
hover = HoverTool(tooltips=[('花的种类', '@species'),
('花瓣长度', '@petal_length'),
('花瓣宽度', '@petal_width')])
plot.add_tools(hover)使用上述代码，当鼠标悬停在散点上时，将显示花的种类、花瓣长度和花瓣宽度的信息。
最后，我们选择具体的输出模式，并显示绘图对象：
# 在浏览器中显示 output_notebook() # 显示绘图对象 show(plot)
通过以上步骤，我们成功实现了一个简单的交互式数据可视化应用，可以使用鼠标悬停在散点上查看每个数据点的详细信息。
结论：
Bokeh 是一个非常强大的 Python 库，可以帮助我们构建交互式数据可视化应用。本文简单介绍了使用 Bokeh 的高级接口来构建交互式数据可视化应用的基本步骤，并附上了代码示例。希望读者能够通过本文的介绍，了解到 Bokeh 的基本用法，并在实践中灵活运用，构建更高级、更复杂的数据可视化应用。
