如何使用 Bokeh 建立互動式資料視覺化應用程式
引言：
在當今大數據時代，資料視覺化是非常重要的。透過視覺化技術，我們可以將數據以圖形的形式展現出來，從而更好地理解數據的特徵和趨勢。而 Bokeh 是一個功能強大的 Python 函式庫，它提供了豐富的工具和函數，用於建立互動式資料視覺化應用。本文將介紹如何使用 Bokeh 建立互動式資料視覺化應用，並附上程式碼範例。
一、安裝 Bokeh
首先，我們要安裝 Bokeh 這個函式庫。打開命令列窗口，輸入以下命令：
pip install bokeh
二、基本概念
在開始之前，我們需要了解一些基本概念。 Bokeh 提供了兩個基本形式的介面：低階和高階介面。低階介面是 Bokeh 函式庫的基本構建塊，使用者可以透過它們建立自訂的視覺化元件；而高階介面則是使用更方便和快速的方式來建立常見的視覺化。本文主要介紹高階介面。
Bokeh 以繪圖物件 (plot objects) 為基礎，繪圖物件可以是圖表、圖示、表格或更複雜的組合。我們可以使用 Bokeh 的高階介面來建立和修改這些繪圖物件。要顯示這些對象，我們需要一個輸出模式，有多種選項可供選擇，包括在瀏覽器中顯示、儲存到檔案或產生靜態影像。
三、快速入門
下面，讓我們來實作一個簡單的互動式資料視覺化應用程式。我們以鳶尾花資料集為例，將其視覺化為散點圖，並實現一些交互功能。
首先，我們需要匯入所需的函式庫和模組：
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
然後，我們載入鳶尾花資料集，並建立一個Bokeh 的繪圖物件：
# 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)接下來，我們將資料集中的資料繪製成散點圖，並使用顏色來表示花的種類：
# 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))使用上述程式碼，我們繪製了一個散點圖，其中x 軸表示花瓣長度，y軸表示花瓣寬度，並使用顏色來表示花的種類。
接下來，我們加入一些互動功能，例如滑鼠懸停時顯示資料：
# 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)使用上述程式碼，當滑鼠懸停在散點上時，將顯示花的種類、花瓣長度和花瓣寬度的資訊。
最後，我們選擇具體的輸出模式，並顯示繪圖物件：
# 在浏览器中显示 output_notebook() # 显示绘图对象 show(plot)
透過上述步驟，我們成功實現了一個簡單的互動式資料視覺化應用，可以使用滑鼠懸停在散點上查看每個數據點的詳細資訊。
結論：
Bokeh 是一個非常強大的 Python 函式庫，可以幫助我們建立互動式資料視覺化應用程式。本文簡單介紹了使用 Bokeh 的高階介面來建立互動式資料視覺化應用的基本步驟，並附上了程式碼範例。希望讀者能透過本文的介紹，了解 Bokeh 的基本用法，並在實務上靈活運用，建構更進階、更複雜的資料視覺化應用。
以上是如何使用Bokeh建立互動式資料視覺化應用的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
