Bokeh(Bokeh.js)는 최신 웹 브라우저를 지원하고 완벽한 디스플레이 기능을 제공하는 Python 대화형 시각화 라이브러리입니다. Bokeh의 목표는 D3.js 스타일을 사용하여 우아하고 간결하며 참신한 그래픽 스타일을 제공하는 동시에 대규모 데이터 세트에 대한 고성능 상호 작용 기능을 제공하는 것입니다. Boken은 대화형 도면, 대시보드 및 데이터 애플리케이션을 빠르게 만들 수 있습니다.
빠른 설치: (권장 학습: Python 비디오 튜토리얼)
Bokeh를 설치하는 데는 다양한 설치 방법이 있습니다.
Anaconda를 사용하는 경우(권장) bash를 통해 다음 명령을 사용하거나 You Windows 명령줄에서 직접 설치할 수 있습니다.
conda install bokeh
이 설치 방법을 사용하면 Anaconda는 Bokeh를 실행하기 전에 필요한 모든 종속 항목을 준비했습니다. 이는 Bokeh가 강력히 권장하는 설치 방법이기도 하며, Windows를 포함한 모든 플랫폼에 관계없이 설치 비용을 거의 0에 가깝게 만들 수 있습니다. 또한 Anaconda 설치 디렉터리의 하위 디렉터리인 example/ 디렉터리에 몇 가지 예제를 설치합니다.
물론 Numpy, pandas, redis 등을 포함한 이러한 종속성을 해결할 자신이 있다면 pip를 사용하여 설치할 수도 있습니다.
pip install bokeh
참고: pip를 통해 설치하면 이러한 예제가 설치되지 않습니다. , 그러나 이 예제는 git clone(examples/)을 통해 다운로드할 수 있습니다.
파이썬 기본 데이터 유형 목록의 일부 데이터를 사용하여 선 그래프를 그리고 확대/축소, 영역 선택(팬), 크기 조정, 저장 등과 같은 도구를 포함합니다. 간단하고 쉬운 직접 방법입니다.
참고: 모르는 경우에는 ipython 노트북을 사용하는 것이 좋습니다.
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)
더 많은 Python 관련 기술 기사를 보려면 Python Tutorial 칼럼을 방문하여 알아보세요!
위 내용은 파이썬으로 보케를 설치하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!