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初学Bokeh：绘制圆形【6】跬步 Step1：引用figure、show函数 from bokeh.plotting import figure, show Step2：定义显示数据 # prepare some data x = [1, 2, 3, 4, 5] y1 = [6, 7, 2, 4, 阅读全文
posted @ 2023-10-17 21:33
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初学Bokeh：运行机制【3】跬步 Bokeh的使用非常简单，通常仅需要几行Python代码，就可以创建出基于web浏览器的交互式、支持javascript的数据可视化效果。 实现Bokeh数据可视化通常只需要两个步骤： 从Bokeh的已有模块中选择创建你的数据可视化； 定制这些模块以满足自身的需求 阅读全文
posted @ 2023-10-17 20:56
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初学Bokeh：绘制多线条折线图【5】跬步 本例程来自于Bokeh网上教学例程。 在上一个例子中展示了如何绘制只含有一条折线的折线图。在本例子中我们来看如何绘制包含多条折线的折线图。从本质上来说，绘制多条折线，只是在创建绘图对象后在其中添加了多个折线对象而已，整个程序流程与之前的完全相同。 Step 阅读全文
posted @ 2023-10-17 20:55
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初学Bokeh：绘制折线图【4】跬步 本例程来自于Bokeh的教程示例。 Step1：从bokeh.plotting库中引用函数figure()和show() from bokeh.plotting import figure, show Step2：定义需要显示的数据 # prepare some 阅读全文
posted @ 2023-10-17 20:45
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初学Bokeh：安装【2】跬步 当前Bokeh的最新版是3.3.0，其安装需要python3.9及其以上的版本。 通常我们可以通过conda或pip来安装Bokeh： 在conda中我们可以使用：conda install bokeh 指令来安装Bokeh。 在pip中我们可以使用：pip inst 阅读全文
posted @ 2023-10-17 17:58
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初学Bokeh：【1】跬步 Bokeh是一个交互式、可视化Python库。使用Bokeh可以快速、便捷地创建交互式绘图、仪表板和数据应用程序等相关应用。Bokeh库可以帮助用户构建复杂、绚丽的图形，是python数据可视化工具中的重要一员。 从今天开始，随着对Bokeh的学习的逐步展开，本系列学习笔 阅读全文
posted @ 2023-10-17 09:52
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