Comment installer le bokeh en python

Bokeh (Bokeh.js) est une bibliothèque de visualisation interactive Python qui prend en charge les navigateurs Web modernes et fournit des fonctions d'affichage parfaites. L'objectif de Bokeh est de fournir un style graphique élégant, concis et novateur utilisant les styles D3.js, tout en offrant des capacités d'interaction hautes performances pour les grands ensembles de données. Boken peut créer rapidement des dessins interactifs, des tableaux de bord et des applications de données.

Installation rapide : (Apprentissage recommandé : Tutoriel vidéo Python)

Il existe de nombreuses installations différentes Installer Bokeh

Si vous utilisez Anaconda (recommandé), utilisez la commande suivante pour l'installer directement via la ligne de commande bash ou Windows.

conda install bokeh

Avec cette méthode d'installation, Anaconda a préparé toutes les dépendances nécessaires avant d'exécuter Bokeh. C'est également la méthode d'installation fortement recommandée par Bokeh. Quelle que soit la plate-forme, y compris Windows, elle peut rapprocher le coût d'installation. zéro. Il installera également quelques exemples dans le répertoire examples/, un sous-répertoire du répertoire d'installation d'Anaconda.

Bien sûr, si vous êtes absolument confiant dans la résolution de ces dépendances, qui incluent Numpy, pandas et redis, vous pouvez également utiliser pip pour installer

pip install bokeh

Remarque :S'ils sont installés via pip, ces exemples ne seront pas installés, mais ces exemples peuvent être téléchargés via git clone (examples/).

Utilisez certaines données de la liste des types de données de base de Python pour dessiner un graphique linéaire, et incluez le zoom (zoom), la sélection de zone (panoramique), le redimensionnement (redimensionner), l'enregistrement (enregistrer) En attente pour les outils est un moyen simple et direct.

Remarque : Il est recommandé d'utiliser ipython notebook Si vous ne le connaissez pas, allez le découvrir

from bokeh.plotting import figure, output_file, show
# prepare some data
x = [1, 2, 3, 4, 5]y = [6, 7, 2, 4, 5]

# output to static HTML file
output_file("lines.html", title="line plot example")

# create a new plot with a title and axis labels
p = figure(title="simple line example", x_axis_label='x', y_axis_label='y')

# add a line renderer with legend and line thickness
p.line(x, y, legend="Temp.", line_width=2)

# show the results
show(p)

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