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乾貨推薦 | 掌握這幾點,輕鬆玩轉 Bokeh 可視化

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作者 | Will Koehrsen 

翻譯 | Lemon 

譯文出品 | Python資料之道 (ID:PyDataRoad)

本文通過一個專案案例,詳細的介紹瞭如何從 Bokeh 基礎到構建 Bokeh 交互式應用程式的過程,內容循序漸進且具有很高的實用性。本文共有兩萬字左右,屬於純乾貨分享,強烈推薦大家閱讀後續內容。

本文由以下幾個大的部分組成:

  1. Bokeh 基礎介紹
  2. 在 Bokeh 中添加主動交互功能
  3. 在 Bokeh 中創建交互式可視化應用程式

可用於資料科學的資源正在迅速發展,這在可視化領域尤其明顯,似乎每周都有另一種選擇。 隨著所有這些進步,有一個共同的趨勢:增加交互性。 人們喜歡在靜態圖中查看資料,但他們更喜歡的是使用資料來查看更改引數如何影響結果。

關於我的研究,一份報告告訴建築物所有者他們可以通過改變他們的空調(AC)使用計劃表節省多少電力是很好的,但是給他們一個交互式圖表更有效,他們可以選擇不同的使用計劃表,看看他們的選擇如何影響用電量。

最近,受到互動圖的趨勢和不斷學習新工具的渴望的啟發,我一直在使用 Bokeh,一個 Python 庫。 我為我的研究專案構建的儀錶板中顯示了 Bokeh 交互功能的一個示例,如下: 

雖然我不能分享這個專案背後的代碼,但我可以通過一個使用公開資料構建完全交互式 Bokeh 應用程式的例子。

本文將介紹使用 Bokeh 創建應用程式的整個過程。 首先,我們將介紹 Bokeh 的基礎內容, 我們將使用 nycflights13 資料集,該資料集記錄了 2013年超過 300,000 個航班。首先,我們將專註於可視化單個變數,在這種情況下,航班的到達延遲時間為幾分鐘,我們將從構造基本直方圖開始。

一、Bokeh 基礎

Bokeh 的主要概念是圖形一次構建一層。 我們首先創建一個圖形(figure),然後在圖形中添加稱為圖形符號(glyphs)的元素。 glyphs 可以根據所需的用途呈現多種形狀:圓形(circles),線條(lines) ,補丁(patches),條形(bars),弧形(arcs)等。

讓我們通過製作帶有正方形和圓形的基本圖表來說明 glyphs 的概念。 首先,我們使用 figure 方法創建一個圖,然後通過呼叫適當的方法並傳入資料將我們的 glyphs 附加到 figure 中。 最後,我們展示了所做的圖表。

(註:手機上可以通過左右滑動來查看代碼)

  1. # bokeh basics
  2. from bokeh.plotting import figure
  3. from bokeh.io import show, output_notebook
  4. # Create a blank figure with labels
  5. p = figure(plot_width = 600, plot_height = 600,
  6. title = 'Example Glyphs',
  7. x_axis_label = 'X', y_axis_label = 'Y')
  8. # Example data
  9. squares_x = [1, 3, 4, 5, 8]
  10. squares_y = [8, 7, 3, 1, 10]
  11. circles_x = [9, 12, 4, 3, 15]
  12. circles_y = [8, 4, 11, 6, 10]
  13. # Add squares glyph
  14. p.square(squares_x, squares_y, size = 12, color = 'navy', alpha = 0.6)
  15. # Add circle glyph
  16. p.circle(circles_x, circles_y, size = 12, color = 'red')
  17. # Set to output the plot in the notebook
  18. output_notebook()
  19. # Show the plot
  20. show(p)

圖示如下:

現在讓我們開始展示航班延誤資料,在進入圖表之前,應該加載資料並對其進行簡要檢查:

  1. # Read the data from a csv into a dataframe
  2. flights = pd.read_csv('../data/flights.csv', index_col=0)
  3. # Summary stats for the column of interest
  4. flights['arr_delay'].describe()
  5. out[]:
  6. count 327346.000000
  7. mean 6.895377
  8. std 44.633292
  9. min -86.000000
  10. 25% -17.000000
  11. 50% -5.000000
  12. 75% 14.000000
  13. max 1272.000000

上述統計資料提供了可以用來決策的信息:共有 327,346 次航班,最短延誤時間為-86 分鐘(意味著航班提前 86 分鐘),最長延遲時間為 1272 分鐘,驚人的 21 小時! 75% 的分位數僅在 14 分鐘,因此我們可以假設超過 1000 分鐘的數字可能是異常值(這並不意味著它們是非法的,只是極端的)。

下麵將重點關註直方圖的 -60 分鐘到 +120 分鐘之間的延遲。

直方圖是單個變數的初始可視化的常見選擇,因為它顯示了資料的分佈。 x 位置是被稱為區間(bins)的變數的值,並且每個柱子的高度表示每個區間中的資料點的計數(數量)。 在我們的例子中,x 位置將代表以分鐘為單位的到達延遲,高度是相應 bin 中的航班數量。 Bokeh 沒有內置的直方圖,但是我們可以使用 quad 來製作我們自己的直方圖。

為條形圖(bars)創建資料,我們將使用 Numpy 的 histogram 函式來計算每個指定 bin 中的資料點數。 我們將使用 5 分鐘長度的時間間隔(bins),這意味著該功能將計算每五分鐘延遲間隔的航班數量。 生成資料後,我們將其放在 Pandas 的 dataframe 中,以將所有資料儲存在一個物件中。

  1. """Bins will be five minutes in width, so the number of bins
  2. is (length of interval / 5). Limit delays to [-60, +120] minutes using the range."""
  3. arr_hist, edges = np.histogram(flights['arr_delay'],
  4. bins = int(180/5),
  5. range = [-60, 120])
  6. # Put the information in a dataframe
  7. delays = pd.DataFrame({'arr_delay': arr_hist,
  8. 'left': edges[:-1],
  9. 'right': edges[1:]})

資料如下:

flights 列是從 left 到 right 的每個延遲間隔內的航班數量。 從這裡開始,我們可以創建一個新的 Bokeh 圖形,並添加一個指定適當引數的 quad

  1. # Create the blank plot
  2. p = figure(plot_height = 600, plot_width = 600,
  3. title = 'Histogram of Arrival Delays',
  4. x_axis_label = 'Delay (min)]',
  5. y_axis_label = 'Number of Flights')
  6. # Add a quad glyph
  7. p.quad(bottom=0, top=delays['flights'],
  8. left=delays['left'], right=delays['right'],
  9. fill_color='red', line_color='black')
  10. # Show the plot
  11. show(p)

從上述圖表來看,我們看到到達延遲幾乎正態分佈,右側有輕微的正偏斜或重尾。

當然,其實有更簡單的方法可以在 Python 中創建基本直方圖,比如可以使用幾行 matplotlib 代碼完成相同的結果。 但是,我們想在 Bokeh 圖中添加直方圖併進行交互演示。

增加交互性

本文介紹的第一種交互方式是被動交互。 這些是讀者可以採取的不會改變所顯示資料的動作。 這些被稱為檢查員(inspectors),因為它們允許讀者更詳細地 “查看” 資料。 一個有用的檢查器是當用戶將滑鼠懸停在資料點上時出現的提示工具,在 Bokeh 中稱為 HoverTool 。

為了添加提示工具(tooltips),我們需要將資料源從 dataframe 更改為 ColumnDataSource (CDS),這是 Bokeh 中的一個關鍵概念。 CDS 是一個專門用於繪圖的物件,包括資料以及多個方法和屬性。 CDS 允許我們為圖形添加註釋和交互性,並且可以從pandas 的 dataframe 構建。 實際資料本身儲存在可通過 CDS 的 data 屬性訪問的字典中。

在這裡,我們從 dataframe 創建原始碼,並查看資料字典中與 dataframe 列對應的鍵。

  1. # Import the ColumnDataSource class
  2. from bokeh.models import ColumnDataSource
  3. # Convert dataframe to column data source
  4. src = ColumnDataSource(delays)
  5. src.data.keys()
  6. out:
  7. dict_keys(['flights', 'left', 'right', 'index'])

當我們使用 CDS 添加 glyphs 時,我們傳入 CDS 作為 source 引數並使用字串取用列名:

  1. # Add a quad glyph with source this time
  2. p.quad(source = src, bottom=0, top='flights',
  3. left='left', right='right',
  4. fill_color='red', line_color='black')

註意代碼如何通過單個字串而不是之前的 df ['column'] 格式取用特定資料列,例如’flights’,’left’ 和 ‘right’。

Bokeh 中的 HoverTool

HoverTool 的語法起初可能看起來有些複雜,但通過練習它們很容易創建。

我們將 HoverTool 實體作為 Python 元組的 “tooltips” 串列傳遞,其中第一個元素是資料的標簽,第二個元素取用我們想要突出顯示的特定資料。 我們可以使用 $ 取用圖表的任一屬性,例如 x 或 y 位置,或使用 @ 取用我們資料源中的特定欄位。

這可能聽起來有點令人困惑,所以這裡有一個 HoverTool 的例子:

  1. # Hover tool referring to our own data field using @ and
  2. # a position on the graph using $
  3. h = HoverTool(tooltips = [('Delay Interval Left ', '@left'),
  4. ('(x,y)', '($x, $y)')])

在這裡,我們使用 @ 取用 ColumnDataSource 中的 left 資料欄位(對應於原始 dataframe 的 ‘left’ 列),並使用 $ 取用光標的(x,y)位置。 結果如下:

(x,y)位置是圖表上滑鼠的位置,對我們的直方圖不是很有幫助,因為我們要找到給定條形中對應於條形頂部的航班數量。 為瞭解決這個問題,我們將改變我們的 tooltip 實體以取用正確的列。 格式化提示工具中顯示的資料可能令人沮喪,因此我通常在 dataframe 中使用正確的格式創建另一列。 例如,如果我希望我的提示工具顯示給定欄的整個間隔,我在 dataframe 中創建一個格式化的列:

  1. # Add a column showing the extent of each interval
  2. delays['f_interval'] = ['%d to %d minutes' % (left, right) for left, right in zip(delays['left'], delays['right'])]

然後,我將此 dataframe 轉換為 ColumnDataSource 併在我的 HoverTool 呼叫中訪問此列。

下麵的代碼使用懸停工具創建繪圖,取用兩個格式化的列並將工具添加到繪圖中:

  1. # Create the blank plot
  2. p = figure(plot_height = 600, plot_width = 600,
  3. title = 'Histogram of Arrival Delays',
  4. x_axis_label = 'Delay (min)]',
  5. y_axis_label = 'Number of Flights')
  6. # Add a quad glyph with source this time
  7. p.quad(bottom=0, top='flights', left='left', right='right', source=src,
  8. fill_color='red', line_color='black', fill_alpha = 0.75,
  9. hover_fill_alpha = 1.0, hover_fill_color = 'navy')
  10. # Add a hover tool referring to the formatted columns
  11. hover = HoverTool(tooltips = [('Delay', '@f_interval'),
  12. ('Num of Flights', '@f_flights')])
  13. # Style the plot
  14. p = style(p)
  15. # Add the hover tool to the graph
  16. p.add_tools(hover)
  17. # Show the plot
  18. show(p)

在 Bokeh 樣式中,通過將元素添加到原始圖形中來包含元素。 註意在 p.quad 呼叫中,還有一些額外的引數, hover_fill_alpha 和 hover_fill_color,當將滑鼠懸停在條形圖上時會改變 glyph 的外觀。

我還使用 style 函式添加了樣式。 當使用樣式時,我會保持簡單並專註於標簽的可讀性。 圖的主要觀點是顯示資料,添加不必要的元素只會減少圖形的用處! 最終的圖形如下:

當將滑鼠懸停在不同的欄上時,會得到該欄的精確統計資料,顯示該區間內的間隔和航班數。 如果我們為圖形感到自豪,可以將其儲存到html檔案中進行分享:

  1. # Import savings function
  2. from bokeh.io import output_file
  3. # Specify the output file and save
  4. output_file('hist.html')
  5. show(p)

上面這張圖完成了工作,但它不是很吸引人! 讀者可以看到航班延誤的分佈接近正態分佈(略有正偏斜),但他們沒有理由再花費更多的時間來分析該圖。

如果想要創建更具吸引力的可視化圖表,我們可以允許用戶通過交互自己來探索資料。 例如,在直方圖中,一個有價值的特征是能夠選擇特定航空公司進行比較,或者選擇更改 bins 的寬度以更精細地檢查資料。

幸運的是,這些都是可以使用 Bokeh 在現有繪圖之上添加的功能。 直方圖的初始開發可能似乎涉及一個簡單的繪圖,但現在我們看到使用像 Bokeh 這樣強大的庫的回報!

二、在 Bokeh 中添加主動交互

Bokeh中有兩類交互:被動交互和主動交互。 前面介紹的被動交互也稱為檢查器(inspectors),因為它們允許用戶更詳細地查閱圖表中的信息,但不會更改顯示的信息。 一個示例是當用戶將滑鼠懸停在資料點上時顯示的提示信息,如下:

第二類交互稱為主動交互,因為它會更改繪圖上顯示的實際資料。 這可以是從選擇資料子集(例如特定航空公司)到改變多項式回歸擬合自由度的任何事情。 Bokeh 中有多種型別的主動交互,但在這裡我們將重點關註所謂的“小部件”(“widgets”),可以點擊的元素,並讓用戶控製圖形的某些方面。

當查看圖表時,我喜歡使用主動交互,因為它們允許我自己探索資料。 我發現從我自己的資料(來自設計師的某個方向)而不是從完全靜態的圖表中發現資料的結論更具洞察力。 此外,為用戶提供一定的自由度使他們能夠略微不同的解釋,從而產生有關資料集的有益討論。

主動互動的實現方法

一旦我們開始添加主動交互,我們需要超越單行代碼併進入封裝特定操作的函式。 對於 Bokeh 小部件(widgets)交互,有三個主要功能要實現:

  • make_dataset(): 按特定格式整理要顯示的特定資料
  • make_plot(): 使用指定的資料繪圖
  • update(): 根據用戶選擇更新繪圖

整理資料

在製作繪圖之前,需要設計將要顯示的資料。 對於交互式直方圖,將為用戶提供三個可控引數:

  1. 航空公司 (在代碼中稱為 carriers)
  2. 延遲的時間範圍,比如: -60 至 +120 分鐘
  3. 直方圖的寬度(即 bin 大小),預設值為 5 分鐘

對於為繪圖創建資料集的函式,我們需要允許指定每個引數。 為了告知我們如何在 make_dataset 函式中轉換資料,我們可以加載所有相關資料併進行檢查。

在此資料集中,每行是一個單獨的航班。 arr_delay 列是以分鐘為單位的航班到達延遲(負數表示航班早到)。 從前面的描述中我們知道有 327,236 個航班,最小延遲為 -86 分鐘,最大延遲為 +1272 分鐘。 在 make_dataset 函式中,我們希望根據 dataframe 中的 name列選擇航空公司,並通過 arr_delay 列限制航班數量。

為了生成直方圖的資料,我們使用 numpy 中的 histogram 函式來計算每個bin中的資料點數。在示例中,這是每個指定延遲間隔內的航班數量。 在前面內容中,為所有航班製作了直方圖,但現在我們將針對每個航空公司進行。

由於每個航空公司的航班數量差異很大,我們可以按比例顯示延遲,而不是原始計數。 也就是說,圖上的高度表示的是,在相應的 bin 區間,特定航空公司中該航班相對應於所有航班的延遲比例。 為了從計數到比例,我們將計數除以該航空公司的航班總數。

下麵是製作資料集的完整代碼,該函式接收我們想要包括的航空公司串列,要繪製的最小和最大延遲,以及以分鐘為單位的指定 bin 寬度。

  1. def make_dataset(carrier_list, range_start = -60, range_end = 120, bin_width = 5):
  2. # Check to make sure the start is less than the end!
  3. assert range_start < range_end, "Start must be less than end!"
  4. by_carrier = pd.DataFrame(columns=['proportion', 'left', 'right',
  5. 'f_proportion', 'f_interval',
  6. 'name', 'color'])
  7. range_extent = range_end - range_start
  8. # Iterate through all the carriers
  9. for i, carrier_name in enumerate(carrier_list):
  10. # Subset to the carrier
  11. subset = flights[flights['name'] == carrier_name]
  12. # Create a histogram with specified bins and range
  13. arr_hist, edges = np.histogram(subset['arr_delay'],
  14. bins = int(range_extent / bin_width),
  15. range = [range_start, range_end])
  16. # Divide the counts by the total to get a proportion and create df
  17. arr_df = pd.DataFrame({'proportion': arr_hist / np.sum(arr_hist),
  18. 'left': edges[:-1], 'right': edges[1:] })
  19. # Format the proportion
  20. arr_df['f_proportion'] = ['%0.5f' % proportion for proportion in arr_df['proportion']]
  21. # Format the interval
  22. arr_df['f_interval'] = ['%d to %d minutes' % (left, right) for left,
  23. right in zip(arr_df['left'], arr_df['right'])]
  24. # Assign the carrier for labels
  25. arr_df['name'] = carrier_name
  26. # Color each carrier differently
  27. arr_df['color'] = Category20_16[i]
  28. # Add to the overall dataframe
  29. by_carrier = by_carrier.append(arr_df)
  30. # Overall dataframe
  31. by_carrier = by_carrier.sort_values(['name', 'left'])
  32. # Convert dataframe to column data source
  33. return ColumnDataSource(by_carrier)

上述運行結果如下:

提醒一下,我們使用 Bokeh 中 quad 函式來製作直方圖,因此我們需要提供該圖形符號的左、右和頂部(底部將固定為0)引數。 它們分別位於 “left”,“right” 和 “proportion” 列中。 color 列為每個顯示的航空公司提供了唯一的顏色, f_ 列為 tooltips 提供了格式化文本。

下一個要實現的功能是 make_plot 。 該函式應該採用 ColumnDataSource(Bokeh中用於繪圖的特定型別的物件)並傳回繪圖物件:

  1. def make_plot(src):
  2. # Blank plot with correct labels
  3. p = figure(plot_width = 700, plot_height = 700,
  4. title = 'Histogram of Arrival Delays by Carrier',
  5. x_axis_label = 'Delay (min)', y_axis_label = 'Proportion')
  6. # Quad glyphs to create a histogram
  7. p.quad(source = src, bottom = 0, top = 'proportion', left = 'left', right = 'right',
  8. color = 'color', fill_alpha = 0.7, hover_fill_color = 'color', legend = 'name',
  9. hover_fill_alpha = 1.0, line_color = 'black')
  10. # Hover tool with vline mode
  11. hover = HoverTool(tooltips=[('Carrier', '@name'),
  12. ('Delay', '@f_interval'),
  13. ('Proportion', '@f_proportion')],
  14. mode='vline')
  15. p.add_tools(hover)
  16. # Styling
  17. p = style(p)
  18. return p

如果我們匯入所有航空公司的資料,繪製的圖形如下:

這個直方圖非常混亂,因為有 16 家航空公司在同一圖表上繪製! 如果想比較航空公司,由於信息重疊,這幾乎是不可能的。 幸運的是,我們可以添加小部件(widgets)以使繪圖更清晰並實現快速比較。

創建交互的小部件

一旦我們在 Bokeh 中創建基本圖形,通過視窗小部件添加交互相對簡單。 我們想要的第一個小部件是一個選擇框,允許讀者選擇要顯示的航空公司。 該控制元件將是一個複選框,允許根據需要進行盡可能多的選擇,併在 Bokeh 中稱為 “CheckboxGroup” 。

為了製作選擇工具,我們匯入 CheckboxGroup 類並使用兩個引數來創建一個實體: labels 是想要在每個框旁邊顯示的值和 active:初始選擇的值。 以下是包括所有航空公司的 CheckboxGroup 的代碼。

  1. from bokeh.models.widgets import CheckboxGroup
  2. # Create the checkbox selection element, available carriers is a
  3. # list of all airlines in the data
  4. carrier_selection = CheckboxGroup(labels=available_carriers,
  5. active = [0, 1])

Bokeh 複選框中的標簽必須是字串,而活動值是整數。 這意味著在圖形中 ‘AirTran Airways Corporation’ 對應數字 0 ,’Alaska Airlines Inc.’ 對應數值 1。 當想要將所選複選框與航空公司匹配時,需要確保查找與所選整數活動值關聯的字串名稱。 我們可以使用小部件的 .labels 和 .active 屬性來做到這一點:

  1. # Select the airlines names from the selection values
  2. [carrier_selection.labels[i] for i in carrier_selection.active]
  3. out:
  4. ['AirTran Airways Corporation', 'Alaska Airlines Inc.']

製作複選的小部件後,需要將選定的航空公司複選框鏈接到圖表上顯示的信息。 這是使用 CheckboxGroup 的 .on_change 方法和我們定義的 update 函式完成的。 update 函式總是有三個引數: attr , old, new 並根據選擇控制元件更新繪圖。 我們更改圖表上顯示的資料的方法是改變我們傳遞給 make_plot 函式中的 glyph(s) 的資料源。 這可能聽起來有點抽象,所以這裡是有一個 update 函式的例子,它改變了直方圖以顯示所選的航空公司:

  1. # Update function takes three default parameters
  2. def update(attr, old, new):
  3. # Get the list of carriers for the graph
  4. carriers_to_plot = [carrier_selection.labels[i] for i in carrier_selection.active]
  5. # Make a new dataset based on the selected carriers and the
  6. # make_dataset function defined earlier
  7. new_src = make_dataset(carriers_to_plot,
  8. range_start = -60,
  9. range_end = 120,
  10. bin_width = 5)
  11. # Update the source used in the quad glpyhs
  12. src.data.update(new_src.data)

在這裡,我們將檢查基於 CheckboxGroup 中所選航空公司顯示的航空公司串列。 此串列將傳遞給 make_dataset 函式,該函式傳回一個新的列資料源。 我們通過呼叫 src.data.update 並從新資料源傳入資料來更新 glyphs 中使用的源的資料。 最後,為了將 carrier_selection 小部件中的更改鏈接到 update 函式,我們必須使用 .on_change 方法(稱為事件處理程式)。

  1. # Link a change in selected buttons to the update function
  2. carrier_selection.on_change('active', update)

只要選擇或取消選擇不同的航空公司,就會呼叫更新功能。 最終結果是在直方圖上僅繪製了與所選航空公司相對應的圖形 ,如下所示:

更多的交互式控制

現在我們知道了創建控制元件的基本工作流程,可以添加更多元素。 每次,我們創建視窗小部件,編寫更新函式以更改繪圖上顯示的資料,並使用事件處理程式將更新功能鏈接到視窗小部件。 我們甚至可以通過重寫函式來從多個元素中使用相同的更新函式,以從小部件中提取需要的值。

為了練習,我們將添加兩個額外的控制元件:一個 Slider,用於選擇直方圖的 bin 寬度;一個 RangeSlider,用於設置要顯示的最小和最大延遲。 以下是製作這些小部件和新的 update 函式的代碼:

  1. # Slider to select the binwidth, value is selected number
  2. binwidth_select = Slider(start = 1, end = 30,
  3. step = 1, value = 5,
  4. title = 'Delay Width (min)')
  5. # Update the plot when the value is changed
  6. binwidth_select.on_change('value', update)
  7. # RangeSlider to change the maximum and minimum values on histogram
  8. range_select = RangeSlider(start = -60, end = 180, value = (-60, 120),
  9. step = 5, title = 'Delay Range (min)')
  10. # Update the plot when the value is changed
  11. range_select.on_change('value', update)
  12. # Update function that accounts for all 3 controls
  13. def update(attr, old, new):
  14. # Find the selected carriers
  15. carriers_to_plot = [carrier_selection.labels[i] for i in carrier_selection.active]
  16. # Change binwidth to selected value
  17. bin_width = binwidth_select.value
  18. # Value for the range slider is a tuple (start, end)
  19. range_start = range_select.value[0]
  20. range_end = range_select.value[1]
  21. # Create new ColumnDataSource
  22. new_src = make_dataset(carriers_to_plot,
  23. range_start = range_start,
  24. range_end = range_end,
  25. bin_width = bin_width)
  26. # Update the data on the plot
  27. src.data.update(new_src.data)

標準的 slider 和 range slider 如下所示:

除了使用更新功能顯示的資料之外,還可以更改繪圖的其他方面。例如,要更改標題文本以匹配 bin 寬度,可以執行以下操作:

  1. # Change plot title to match selection
  2. bin_width = binwidth_select.value
  3. p.title.text = 'Delays with %d Minute Bin Width' % bin_width

在 Bokeh 中還有許多其他型別的交互,但是現在,我們的三個控制元件允許用戶在圖表上“玩”很多!

把它們放在一起

我們的互動圖表的所有元素都已到位。 我們有三個必要的函式: make_dataset, make_plot和 update 來根據控制元件和小部件本身改變繪圖。 我們通過定義佈局將所有這些元素連接到一個頁面上。

  1. from bokeh.layouts import column, row, WidgetBox
  2. from bokeh.models import Panel
  3. from bokeh.models.widgets import Tabs
  4. # Put controls in a single element
  5. controls = WidgetBox(carrier_selection, binwidth_select, range_select)
  6. # Create a row layout
  7. layout = row(controls, p)
  8. # Make a tab with the layout
  9. tab = Panel(child=layout, title = 'Delay Histogram')
  10. tabs = Tabs(tabs=[tab])

我將整個佈局放在一個選項卡上,當我們完成一個完整的應用程式時,我們可以將每個繪圖放在一個單獨的選項卡上。 所有這些工作的最終結果如下:

三、在 Bokeh 中創建交互式可視化應用程式

接下來將重點介紹 Bokeh 應用程式的結構,而不是繪圖細節,但後續會提供所有內容的完整代碼。我們將繼續使用 NYCFlights13 資料集,這是 2013年 紐約 3 個機場的航班的真實航班信息集合。

要自己運行完整的應用程式,首先請確保安裝了Bokeh(使用 pip install bokeh)。

其次,本專案的原始碼地址為:https://github.com/liyangbit/PyDataRoad,從該地址中下載 bokeh_app.zip 檔案夾,解壓縮,打開目錄中的命令視窗,然後鍵入 bokeh serve --show bokeh_app 。 這將設置一個本地 Bokeh 服務器併在瀏覽器中打開該應用程式。

最終的產品

在進入細節之前,讓我們來看看我們的標的是什麼,這樣可以看到這些產品是如何組合在一起的。

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