Bokeh入门指南：创建基本图表

Bokeh是一个用于创建交互式、可视化和统计的Python库。它能够帮助我们快速轻松地创建各种类型的图表，包括散点图、柱状图、折线图等等。本文将介绍如何使用Bokeh创建基本图表，并提供一些使用示例。

首先，我们需要安装Bokeh库。可以使用以下命令来安装：

pip install bokeh

安装完成后，我们可以开始使用Bokeh创建图表。下面是一个简单的示例，用于创建一个散点图：

from bokeh.plotting import figure, output_file, show

# 准备数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 2, 4, 5]

# 创建图表
p = figure(title="散点图", x_axis_label='x', y_axis_label='y')

# 添加散点图
p.circle(x, y, size=10, color='red')

# 输出图表到HTML文件
output_file("scatter.html")

# 显示图表
show(p)

在上面的例子中，首先我们导入了一些需要的库和模块。然后，我们准备了一些数据，将其存储在x和y列表中。接下来，我们创建了一个图表对象p，并设置了标题和坐标轴的标签。然后，我们使用circle方法向图表中添加散点图，并设置了散点的大小和颜色。最后，我们通过output_file方法将图表输出到一个HTML文件中，并使用show方法显示图表。

除了散点图，Bokeh还支持创建其他类型的图表。下面是一个创建柱状图的示例：

from bokeh.plotting import figure, output_file, show

# 准备数据
x = ["苹果", "香蕉", "橙子", "西瓜", "葡萄"]
y = [5, 3, 4, 2, 6]

# 创建图表
p = figure(x_range=x, title="水果销量", x_axis_label='水果', y_axis_label='销量')

# 添加柱状图
p.vbar(x=x, top=y, width=0.9)

# 输出图表到HTML文件
output_file("bar.html")

# 显示图表
show(p)

在上面的例子中，我们准备了一些数据，将水果名称存储在x列表中，销量存储在y列表中。然后，我们创建了一个图表对象p，并设置了标题和坐标轴的标签。接下来，我们使用vbar方法向图表中添加柱状图，并设置柱子的宽度。最后，我们输出图表到一个HTML文件，并显示图表。

除了散点图和柱状图，Bokeh还支持创建折线图、面积图、饼图等多种类型的图表。通过调整参数和使用不同的方法，我们可以创建出各种想要的图表。Bokeh还支持一些交互功能，比如缩放、平移、标记等，能够增强图表的可视化效果。

总结来说，Bokeh是一个强大的Python库，可以帮助我们快速创建各种类型的图表。本文介绍了如何使用Bokeh创建基本图表，并提供了一些使用示例。希望通过这篇入门指南，能够帮助读者更好地理解和使用Bokeh库。