python bokeh如何

Python Bokeh是一个用于创建交互式可视化的库，它提供了丰富的绘图选项和交互功能，下面是关于如何使用Python Bokeh进行详细操作的指南，包括小标题和单元表格的使用：

安装Bokeh库

确保你已经安装了Python和pip，使用以下命令在终端或命令提示符中安装Bokeh库：

pip install bokeh

导入Bokeh模块

在你的Python脚本中，导入所需的Bokeh模块：

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import ColumnDataSource, HoverTool, TableColumn
from bokeh.io import output_notebook, curdoc

准备数据

准备你的数据，并将其存储在一个列表或字典中，我们可以创建一个包含姓名、年龄和城市的数据列表：

data = [
    ['John', 25, 'New York'],
    ['Jane', 30, 'London'],
    ['Bob', 40, 'Paris'],
    ['Alice', 35, 'Tokyo']
]

创建图表对象

使用figure()函数创建一个图表对象，并指定图表的宽度和高度：

p = figure(width=400, height=400)

添加图表元素

根据你的需求，向图表中添加适当的元素，我们可以添加一个条形图：

x = [item[0] for item in data]  # 姓名作为x轴标签
y = [item[1] for item in data]  # 年龄作为y轴数据
p.vbar(x=x, top=y, width=0.5)  # 添加条形图

添加交互功能

使用Bokeh提供的交互功能增强图表的用户体验，我们可以添加一个悬停工具来显示每个条形图的详细信息：

hover = HoverTool(tooltips=[("Name", "@x"), ("Age", "@y")])  # 创建悬停工具
p.add_tools(hover)  # 将悬停工具添加到图表中

显示图表

使用show()函数显示图表：

show(p)  # 显示图表

创建表格对象

如果你需要创建表格，可以使用ColumnDataSource类和TableColumn类，创建一个ColumnDataSource对象，并将数据传递给它：

source = ColumnDataSource(data=data)  # 创建数据源对象并传递数据

使用TableColumn类定义表格的列，并将它们添加到表格中：

columns = [TableColumn(field="name", title="Name"),  # 姓名列
           TableColumn(field="age", title="Age"),   # 年龄列
           TableColumn(field="city", title="City")]  # 城市列]
table = table([columns], source=source)  # 创建表格对象并设置数据源和列配置