完全入门：使用Bokeh模型创建静态图表和可视化

Bokeh是一个用于创建交互式和动态图表的Python库。它支持多种图表类型，包括散点图、线图、柱状图、饼图等等。它可以动态地更新图表，允许用户进行交互和探索数据。在本文中，我们将介绍如何使用Bokeh模块创建静态图表并进行可视化。

首先，我们需要安装Bokeh库。你可以通过在Python环境中使用以下命令来完成安装：

pip install bokeh

安装完毕后，我们可以开始使用Bokeh来创建静态图表。下面是一个简单的例子，展示如何使用Bokeh创建一个简单的散点图：

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.io import output_file

# 创建一个输出文件
output_file("scatter.html")

# 创建一个图表
p = figure(title="Scatter Plot", tools="hover")

# 添加数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 2, 4, 5]

# 添加散点图
p.circle(x, y, size=10, color="navy", alpha=0.5)

# 显示图表
show(p)

在上述代码中，我们首先导入了需要的模块。我们创建了一个图表，并指定了标题和工具。然后，我们创建了两个列表x和y来存储我们的数据。最后，我们使用p.circle()函数将这些数据绘制成散点图，并使用show()函数显示图表。

除了散点图，Bokeh还支持许多其他类型的图表。例如，我们可以使用p.line()函数创建线图，使用p.bar()函数创建柱状图，使用p.pie()函数创建饼图等等。在创建这些图表时，我们可以通过选择不同的参数来自定义图表的样式和布局。

Bokeh还支持一些高级功能，例如添加轴标签、设置坐标轴范围、添加图例等等。通过使用这些功能，我们可以进一步改善我们的图表，并使其更加易于理解和分析。

总结来说，Bokeh是一个功能强大的Python库，可以帮助我们创建各种各样的静态图表和可视化。它提供了丰富的功能和灵活的配置选项，使我们能够自定义和优化我们的图表。如果你对数据可视化感兴趣，我建议你尝试使用Bokeh来创建交互式和动态的图表。它将为你的数据分析带来便利，同时也能为你的工作提供更好的可视化效果。