使用布罗基进行数据可视化

什么是布罗基？

Bokeh 是一个基于Python 的交互式数据可视化工具，可以创建漂亮的图表、仪表板和数据应用程序，支持现代Web 浏览器和移动设备。 Brockie 不仅可以创建静态图表，还可以创建交互式图表和应用程序，允许用户探索图表中的数据。

安装布罗基

在使用Brockie之前，我们需要安装它。 Broky可以使用pip安装，命令如下：

````

pip 安装散景

````

绘制静态图表

我们先来看看如何使用Brockie绘制静态图表。这是绘制折线图的简单示例：

````蟒蛇

从bokeh.plotting 导入图形，output_file，显示

创建一个输出文件

输出文件(\'line.html\')

创建一个图表对象

p=图(title=\'折线图\', x_axis_label=\'X 轴\', y_axis_label=\'Y 轴\')

添加数据

x=[1, 2, 3, 4, 5]

y=[6, 7, 2, 4, 5]

p.line(x, y, legend_label=\'折线\', line_width=2)

显示图表

显示(p)

````

上面的代码首先创建一个输出文件，然后创建一个图表对象，添加数据并绘制折线图，最后显示图表。正如你所看到的，Brockie 的绘制过程非常简单，只需要几行代码即可完成。

绘制交互式图表

除了静态图表外，Brockie 还支持绘制交互式图表。这是一个绘制交互式散点图的简单示例：

````蟒蛇

从bokeh.plotting 导入图形，output_file，显示

从bokeh.models 导入ColumnDataSource、HoverTool

创建一个输出文件

输出文件(\'scatter.html\')

创建一个数据源

源=ColumnDataSource(数据=dict(

x=[1, 2, 3, 4, 5],

y=[6, 7, 2, 4, 5],

标签=[\'A\', \'B\', \'C\', \'D\', \'E\']

））

创建一个图表对象

p=图(title=\'散点图\', x_axis_label=\'X 轴\', y_axis_label=\'Y 轴\')

添加散点图

p.scatter(\'x\', \'y\', source=source, size=10, color=\'red\', alpha=0.5)

添加悬停工具

悬停=HoverTool(tooltips=[(\'label\', \'@label\')])

p.add_tools（悬停）

显示图表

显示(p)

````

上面的代码首先创建一个输出文件，然后创建一个包含x、y坐标和标签信息的数据源。然后，我创建了一个图表对象，添加了散点图，并使用悬停工具添加了标签信息。该图显示在最后。可以看到，Brockie的交互式图表非常方便，用户将鼠标悬停在图表上即可查看数据。

绘制数据应用程序

除了图表之外，Brockie 还支持绘制数据应用程序。这是一个绘制数据应用程序的简单示例：

````蟒蛇

从bokeh.plotting 导入图形，curdoc

从bokeh.layouts 导入列

从bokeh.models 导入ColumnDataSource、Slider

创建一个数据源

源=ColumnDataSource(data=dict(x=[0, 1, 2, 3, 4], y=[0, 1, 2, 3, 4]))

创建一个图表对象

p=图(title=\'数据应用\', x_axis_label=\'X轴\', y_axis_label=\'Y轴\')

p.line(\'x\', \'y\', 源=源， line_width=2)

创建一个滑动条

滑块=滑块（开始=0，结束=10，值=5，步长=0.1，标题=\'滑块\'）

定义回调函数

def update_data(attrn**e, 旧的， 新的):

data=dict(x=[i*new for i in range(5)], y=[i*new for i in range(5)])

源.数据=数据

绑定回调函数

slider.on_change(\'值\', update_data)

布局图表和滑动条

布局=列(p, 滑块)

将布局添加到文档

curdoc().add_root(布局)

````

上面的代码创建了一个数据源和一个图表对象，然后创建了一个滑块和一个回调函数。回调函数根据滑块的值更新数据源，最终将图表和滑块布局在一起并将布局添加到文档中。正如您所看到的，Brockie 的数据应用非常灵活，用户可以通过交互式控件来探索数据。

结语

本文介绍了Brockie的基本用法，包括绘制静态图表、交互式图表和数据应用。 Brockie 是一个非常强大的数据可视化工具，可以帮助用户更好地理解他们的数据。如果您对数据可视化感兴趣，请尝试一下Brockie。