Pythonにbokehをインストールする方法

Bokeh (Bokeh.js) は、最新の Web ブラウザーをサポートし、完璧な表示機能を提供する Python インタラクティブな視覚化ライブラリです。 Bokeh の目標は、D3.js スタイルを使用してエレガントで簡潔かつ斬新なグラフィック スタイルを提供すると同時に、大規模なデータ セットに高性能の対話機能を提供することです。 Boken は、インタラクティブな図面、ダッシュボード、データ アプリケーションを迅速に作成できます。

クイック インストール: (推奨される学習: Python ビデオ チュートリアル)

さまざまなインストール方法がありますBokeh をインストールするには

Anaconda を使用している場合 (推奨)、次のコマンドを使用して、bash または Windows コマンド ラインから直接インストールします。

conda install bokeh

このインストール方法では、Anaconda は Bokeh を実行する前に必要なすべての依存関係を準備しました。これは、Bokeh が強く推奨するインストール方法でもあります。Windows を含むプラットフォームに関係なく、インストール コストをほぼ 1 に近づけることができます。ゼロ。また、Anaconda インストール ディレクトリのサブディレクトリである example/ ディレクトリにいくつかのサンプルがインストールされます。

もちろん、Numpy、pandas、redis を含むこれらの依存関係を解決することに絶対の自信がある場合は、pip を使用して

pip install bokeh

をインストールすることもできます。注 :pip 経由でインストールした場合、これらのサンプルはインストールされませんが、これらのサンプルは git clone (examples/) 経由でダウンロードできます。

Python 基本データ型リストの一部のデータを使用して折れ線グラフを描画します。ズーム (zoom)、領域選択 (パン)、サイズ変更 (リサイズ)、保存 (保存) を含みます。ツールの場合は、シンプルかつ直接的な方法です。

注: ipython ノートブックを使用することをお勧めします。理解できない場合は、学習してください

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)

Python 関連の技術記事の詳細については、こちらをご覧ください。 Python チュートリアルコラムを参照して学習してください。

以上がPythonにbokehをインストールする方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。