[雪峰磁针石博客]Bokeh数据可视化工具1安装
https://github.com/PacktPublishing/Hands-on-Data-Visualization-with-Bokeh
最突出的为Matplotlib、Seaborn和Bokeh。前两个，Matplotlib和Seaborn，绘制静态图。Bokeh可以绘制交互式图。
安装
conda install bokeh
pip2 install bokeh
pip3 install bokeh
检验安装
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
#HTML file to output your plot into
output_file("bokeh.html")
#Constructing a basic line plot
x = [1,2,3]
y = [4,5,6]
p = figure()
p.line(x,y)
show(p)
image.png
问题讨论：
https://groups.google.com/a/anaconda.com/forum/#!forum/bokeh
bug跟踪：https://github.com/bokeh/bokeh/issues
应用程序：Bokeh应用程序是在浏览器中运行的Bokeh渲染文档
Glyph：Glyph是Bokeh的基石，它们是线条，圆形，矩形等。
服务器：Bokeh服务器用于共享和发布交互式图表
小部件Widgets:：Bokeh中的小部件是滑块，下拉菜单等
输出方法有：output_file('plot.html')和output_notebook()
构建图片的方式：
#Code to construct a figure
from bokeh.plotting import figure
# create a Figure object
p = figure(plot_width=500, plot_height=400, tools="pan,hover")
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