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本文研究的主要是python可视化包Bokeh的相关内容,具体如下。
问题:需要把pandas的数据绘图并通过网页显示,matplotlib需要先保存图像,不合适。
解决:在网上搜了一下,找到一篇介绍文章 python可视化工具概述,其中介绍了几个python包,总结如下:
- Pandas对于简单绘图,可以随手用,但你需要学习定制matplotlib。
- Seaborn可以支持更多复杂的可视化方式,但仍然需要matplotlib知识,上色功能是个亮点。
- ggplot有很多功能,但还需要发展。
- bokeh是一个有效的工具,如果你想建立一个可视化的服务器,这几乎是杀鸡用牛刀的事情。
- pygal独立运行,可用来生成交互的svg图表和png文件。它没有基于matploglib的方案那样灵活。
- Plotly可生成大多数可交互图表。你可以保存为离线文件,然后建立丰富的基于web的可视化。
- 感觉Bokeh比较合适,就认真研究了一下,找到一篇简单介绍Bokeh使用的文章 交互式数据可视化,在Python中用Bokeh实现,Bokeh可以直接跟Jinja2集成,将生成的图像在网页中直接显示,正满足需求。大体流程如下:
1、生成图像
p = figure(title = code, plot_width=1024, plot_height=600, x_axis_type='datetime') p.line(x=trd_df['date'], y=trd_df['close']) script, div = components(p)
2、在flask中传递参数
return render_template('show_stock.html', bk_js = bokeh.resources.INLINE.render_js(), bk_css = bokeh.resources.INLINE.render_css(), p_script = script, div = p_div)
3、在html中调用显示
<!doctype html> <html lang="en"> <head> <meta charset='utf-8' /> <meta http-equiv='content-type' content='text/html; charset=utf-8' /> <title>Embed Demo</title> {{ js_resources|indent(4)|safe }} {{ css_resources|indent(4)|safe }} {{ p_script|indent(4)|safe }} </head> <body> {{ p_div|indent(4)|safe }} </body> </html>
总结
以上就是本文关于浅谈python可视化包Bokeh的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题,如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!
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2024年10月02日
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