Bokeh - Giới thiệu

Bokeh là một thư viện trực quan hóa dữ liệu cho Python. Không giống như Matplotlib và Seaborn, chúng cũng là các gói Python để trực quan hóa dữ liệu, Bokeh hiển thị các âm mưu của nó bằng cách sử dụng HTML và JavaScript. Do đó, nó được chứng minh là cực kỳ hữu ích để phát triển trang tổng quan dựa trên web.

Dự án Bokeh được tài trợ bởi NumFocus https://numfocus.org/.NumFocus cũng hỗ trợ PyData, một chương trình giáo dục, tham gia vào việc phát triển các công cụ quan trọng khác như NumPy, Pandas và hơn thế nữa. Bokeh có thể dễ dàng kết nối với các công cụ này và tạo ra các ô tương tác, bảng điều khiển và các ứng dụng dữ liệu.

Đặc trưng

Bokeh chủ yếu chuyển đổi nguồn dữ liệu thành tệp JSON được sử dụng làm đầu vào cho BokehJS, một thư viện JavaScript, đến lượt nó được viết bằng TypeScript và hiển thị hình ảnh trong các trình duyệt hiện đại.

Một số important features of Bokeh như sau -

Uyển chuyển

Bokeh hữu ích cho các yêu cầu vẽ biểu đồ thông thường cũng như các trường hợp sử dụng tùy chỉnh và phức tạp.

Năng suất

Bokeh có thể dễ dàng tương tác với các công cụ Pydata phổ biến khác như Pandas và sổ ghi chép Jupyter.

Tương tác

Đây là một lợi thế quan trọng của Bokeh so với Matplotlib và Seaborn, cả hai đều tạo ra các ô tĩnh. Bokeh tạo ra các ô tương tác thay đổi khi người dùng tương tác với chúng. Bạn có thể cung cấp cho đối tượng của mình nhiều tùy chọn và công cụ để suy luận và xem xét dữ liệu từ nhiều góc độ khác nhau để người dùng có thể thực hiện phân tích "điều gì xảy ra nếu".

Quyền lực

Bằng cách thêm JavaScript tùy chỉnh, có thể tạo hình ảnh trực quan cho các trường hợp sử dụng chuyên biệt.

Có thể chia sẻ

Các lô có thể được nhúng vào đầu ra của Flask hoặc là Djangocác ứng dụng web đã bật. Chúng cũng có thể được hiển thị trong

Jupyter

sổ ghi chép.

Mã nguồn mở

Bokeh là một dự án mã nguồn mở. Nó được phân phối theo giấy phép Berkeley Source Distribution (BSD). Mã nguồn của nó có sẵn trênhttps://github.com/bokeh/bokeh.