吴裕雄--天生自然python学习笔记：python的Bokeh 基本绘图

使用 Bokeh 绘图时，其大部分绘图功能是由 bokeh plotting 完成的，所以我们一
般至少要导入自gure 及 show 这两个函数 ：

Bokeh 绘制的图形是在浏览器中显示的，
创建一个网页作为图形区域，语法为：

例如：创建一个宽 800 像素、 高 400 像素的绘图区，并把绘图区定义为变量 p :

Bokeh 主要 也是 绘 制 x 、 y 坐标图， 所以必须把 x 、 y 坐标存入列表中传给
Bokeh ，例如我们要绘制 6 个点：

bokeh.plotting 绘制线形图的方法为 line ，语法为：

例如：用 listx 及 listy 绘制线形图：

绘图后不会自动显示，需要调用 show 方法打开浏览器显示绘图区，例如 ：

如果需要自定义该文件的名称，可通过 output_file 函数来指定输出文件的名称。
例如，自定义网页名称为 lin eout.html : 

使用上述函数前，需导入 output_file 函数 。 

from bokeh.plotting import figure, show, output_file

output_file("E:\lineout.html")
p = figure(width=800, height=400)
listx = [1,5,7,9,13,16]
listy = [15,50,80,40,70,50]
p.line(listx, listy)
show(p)

 

line 方法的参数及图形属性设置

 

同时绘制多个图形

在一个坐标系中绘制多个图形时，我们一般会在绘制完成所有图形后一并显示，
例如给制两个图形：

图形设置
图形标题是通过日gure 函数的 title 参数进行设置的，其语法为 ：

 

绘制两个线形图并设置各种图形属性。

from bokeh.plotting import figure, show, output_file

output_file("E:\lineout3.html")
p = figure(width=800, height=400, title="零花钱统计")
p.outline_line_color = "green"
# p.title_text_font_size = "18pt"
p.xaxis.axis_label = "年龄"
p.xaxis.axis_label_text_color = "violet"
p.yaxis.axis_label = "零花钱"
p.yaxis.axis_label_text_color = "violet"
dashs = [12, 4]
listx1 = [1,5,7,9,13,16]
listy1 = [15,50,80,40,70,50]
p.line(listx1, listy1, line_width=4, line_color="red", line_alpha=0.3, line_dash=dashs, legend="男性")
listx2 = [2,6,8,11,14,16]
listy2 = [10,40,30,50,80,60]
p.line(listx2, listy2, line_width=4, legend="女性")
show(p)

绘制散点图

from bokeh.plotting import figure, show, output_file

output_file("E:\circle.html")
p = figure(width=800, height=400, title="零花钱统计")
# p.title_text_font_size = "18pt"
p.xaxis.axis_label = "X 轴"
p.yaxis.axis_label = "y 轴"
listx = [1,5,7,9,13,16]
listy = [15,50,80,40,70,50]
sizes=[10,20,30,30,20,10]
colors=["red","blue","green","pink","violet","gray"]
#sizes=25  #所有点相同大小
#colors="red"  #所有点相同颜色
p.circle(listx, listy, size=sizes, color=colors, alpha=0.5)
show(p)

Bokeh 提供的各种散点图坐标点的形状如下表 ：