Bokeh 使用Bokeh绘制时间序列图

在本文中，我们将介绍如何使用Bokeh库绘制时间序列图。

阅读更多：Bokeh 教程

什么是Bokeh？

Bokeh是一个Python库，用于交互式的数据可视化。它提供了许多绘图工具和函数，可以创建各种各样的静态和动态的图形。Bokeh的一个主要特点是能够处理大型数据集，并且能够在网页浏览器中实现交互性。

安装Bokeh

在使用Bokeh之前，我们需要先安装这个库。使用以下命令来安装Bokeh：

pip install bokeh

导入所需的库和模块

在开始之前，我们需要导入Bokeh库以及其他一些必要的模块。使用下面的代码导入：

from bokeh.plotting import figure, output_file, show
from bokeh.io import output_notebook
from bokeh.models import DatetimeTickFormatter
from bokeh.sampledata.sea_surface_temperature import sea_surface_temperature

准备数据

在绘制时间序列图之前，我们需要准备一些时间和数值数据。Bokeh提供了一些示例数据集供我们使用。让我们使用sea_surface_temperature数据集来演示绘制时间序列图。使用下面的代码获取数据：

data = sea_surface_temperature.copy()

创建一个绘图空间

Bokeh使用figure()函数来创建一个绘图空间。我们可以通过传递一些可选参数来定制我们的绘图空间，如标题、坐标轴标签等。下面的代码创建了一个简单的绘图空间：

p = figure(title="Sea Surface Temperature", x_axis_label='Date', y_axis_label='Temperature')

绘制时间序列图

现在我们可以使用line()函数来绘制时间序列图。下面的代码使用数据集中的日期作为横坐标，温度值作为纵坐标，绘制出时间序列图：

p.line(data.index, data.temperature, legend_label="Temperature", line_color="blue")

设置时间轴格式

默认情况下，Bokeh会根据数据自动设置时间轴的格式。然而，我们也可以手动设置时间轴的格式，以满足我们的需求。下面的代码将时间轴的格式设置为”%Y-%m-%d”，即年-月-日的形式：

p.xaxis[0].formatter = DatetimeTickFormatter(format="%Y-%m-%d")

输出和显示图形

最后，我们可以使用output_file()函数将图形保存为HTML文件，并使用show()函数在浏览器中显示图形。下面的代码将图形保存为名为”plot.html”的文件，并在浏览器中显示图形：

output_file("plot.html")
show(p)

总结

本文介绍了如何使用Bokeh库绘制时间序列图。我们首先安装了Bokeh库，然后导入所需的库和模块。接下来，我们准备了时间和数值数据，并创建了一个绘图空间。使用这个绘图空间和一些绘图函数，我们可以绘制出时间序列图。最后，我们设置了时间轴的格式，并将图形保存为HTML文件并在浏览器中显示。希望通过本文的介绍能够帮助你了解如何使用Bokeh绘制时间序列图。