Bokeh (Bokeh.js) 是一個(gè)Python交互式可視化庫(kù)，支持現(xiàn)代化 Web 瀏覽器，提供非常完美的展示功能。Bokeh 的目標(biāo)是使用 D3.js 樣式提供優(yōu)雅，簡(jiǎn)潔新穎的圖形化風(fēng)格，同時(shí)提供大型數(shù)據(jù)集的高性能交互功能。Boken 可以快速的創(chuàng)建交互式的繪圖，儀表盤(pán)和數(shù)據(jù)應(yīng)用。

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有很多種不同的安裝方式安裝Bokeh

如果你用的是Anaconda (推薦)，用以下的命令通過(guò)bash或者windows的命令行就可直接安裝了。conda install bokeh

這種安裝方式，Anaconda已經(jīng)準(zhǔn)備了運(yùn)行Bokeh之前所有需要的所有依賴，這也是Bokeh強(qiáng)烈推薦的安裝方式，無(wú)論任何平臺(tái)，包括windows，它都可以將安裝成本趨近于零。它也會(huì)安裝一些例子在examples/目錄，即Anaconda安裝目錄的子目錄。

當(dāng)然，如果你有絕對(duì)的自信解決這些依賴，依賴包括Numpy，pandas及redis等，你也可以用pip安裝pip install bokeh

注：通過(guò)pip方式安裝，不會(huì)安裝這些例子，不過(guò)可以通過(guò)git clone 下載這些例子(examples/)。

用python基本數(shù)據(jù)類型list的一些數(shù)據(jù)畫(huà)一個(gè)線狀圖，并包括縮放(zoom)，區(qū)域選擇(pan)，調(diào)整尺寸(resize)，保存(save)等工具，是一個(gè)簡(jiǎn)答又直接的方式。

注：建議使用ipython notebook，如果不了解，去了解一下吧from bokeh.plotting import figure, output_file, show

# prepare some data

x = [1, 2, 3, 4, 5]y = [6, 7, 2, 4, 5]

# output to static HTML file

output_file("lines.html", title="line plot example")

# create a new plot with a title and axis labels

p = figure(title="simple line example", x_axis_label='x', y_axis_label='y')

# add a line renderer with legend and line thickness

p.line(x, y, legend="Temp.", line_width=2)

# show the results

show(p)

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總結(jié)

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