Bokeh：将Python库添加到Google Datalab环境

在本文中，我们将介绍如何将Python库添加到Google Datalab环境，并使用Bokeh库来创建交互式数据可视化。Bokeh是一个用于构建漂亮且交互式的web绘图界面的Python库。我们将通过实例说明如何在Google Datalab环境中使用Bokeh来制作各种类型的图表，以及如何根据不同需求进行配置和个性化。

阅读更多：Bokeh 教程

准备工作

在我们开始之前，我们需要确保已经安装了Google Datalab并创建了一个新的笔记本。如果您还没有安装，请按照以下步骤操作：

在Google Cloud Console中打开Datalab主页。
在左上角的导航菜单中，单击“创建新的Datalab笔记本”选项。
选择一个应用程序名称和启动环境类型，并单击“创建”。

一旦您的笔记本准备就绪，我们可以开始添加所需的Python库。

安装必要的库

要在Google Datalab环境中使用Bokeh，我们首先需要安装以下Python库：

!pip install bokeh

此命令将通过pip安装Bokeh库。完成后，我们可以导入Bokeh并开始使用。

import bokeh.plotting as plt
import bokeh.models as bm
from bokeh.io import output_notebook, show

output_notebook()

上述代码将导入我们在本文中使用的Bokeh库。然后，通过output_notebook函数启用在Datalab环境中呈现图表的功能。

创建基本图表

Bokeh提供了许多不同类型的图表，包括散点图、线图、柱状图和饼图等。下面我们将介绍如何使用Bokeh来创建几种基本图表。

散点图

散点图是显示数据点之间关系的一种常见图表类型。假设我们有两列数据，分别表示X和Y轴上的值。我们可以使用Bokeh创建一个散点图如下：

# 创建数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 2, 4, 5]

# 创建绘图对象
p = plt.figure(title="Scatter Plot")

# 添加散点图
p.circle(x, y, size=10)

# 显示图表
show(p)

以上代码将创建一个散点图，其中x和y表示X和Y轴上的值。我们使用circle函数绘制散点图，并设置了点的大小为10。最后使用show函数显示图表。

线图

线图用于显示随时间变化的数据。我们可以使用Bokeh创建一个简单的线图如下：

# 创建数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 2, 4, 5]

# 创建绘图对象
p = plt.figure(title="Line Plot")

# 添加线图
p.line(x, y, line_width=2)

# 显示图表
show(p)

上述代码将创建一个线图，其中x和y表示X和Y轴上的值。我们使用line函数绘制线图，并设置线的宽度为2。

柱状图

柱状图常用于比较不同类别之间的数据。我们可以使用Bokeh创建一个简单的柱状图如下：

# 创建数据
x = ['A', 'B', 'C', 'D']
y = [10, 15, 7, 12]

# 创建绘图对象
p = plt.figure(title="Bar Chart")

# 添加柱状图
p.vbar(x, top=y, width=0.9)

# 显示图表
show(p)

以上代码将创建一个柱状图，其中x和y表示不同类别的标签和对应的值。我们使用vbar函数绘制柱状图，并设置柱子的宽度为0.9。

饼图

饼图常用于显示不同类别在总体中的占比。我们可以使用Bokeh创建一个简单的饼图如下：

# 创建数据
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
data = [10, 15, 7, 12]

# 创建绘图对象
p = plt.figure(title="Pie Chart")

# 添加饼图
p.wedge(x=0, y=0, radius=0.8, start_angle=bm.cumsum(data)/bm.sum(data)*2*3.14159,
        end_angle=bm.cumsum(data)/bm.sum(data)*2*3.14159, direction="anticlock", color=["blue", "green", "red", "orange"],
        legend_label=labels)

# 显示图表
show(p)

以上代码将创建一个饼图，其中labels和data表示不同类别的标签和对应的值。我们使用wedge函数绘制饼图，并设置圆的半径、起始角度、结束角度、方向、颜色和图例标签等。

配置图表

Bokeh提供了许多配置选项，可以根据需求来调整图表的样式。以下是一些常见的配置选项示例：

控制坐标轴

可以通过设置轴的属性来控制坐标轴的样式。例如，我们可以设置轴标签的字体和大小、轴线的颜色和粗细等。

# 创建绘图对象
p = plt.figure(title="Configuration")

# 配置坐标轴
p.xaxis.axis_label = "X轴"
p.yaxis.axis_label = "Y轴"
p.xaxis.axis_label_text_font_size = "12pt"
p.yaxis.axis_label_text_font_size = "12pt"
p.xaxis.axis_label_text_color = "blue"
p.yaxis.axis_label_text_color = "blue"
p.xaxis.axis_line_color = "red"
p.yaxis.axis_line_color = "red"
p.xaxis.axis_line_width = 2
p.yaxis.axis_line_width = 2

# 显示图表
show(p)

以上代码将配置图表的x轴和y轴属性，包括标签的文本大小和颜色，轴线的颜色和粗细等。

设置图表样式

我们可以设置整个图表的样式，包括背景色、边框色和大小等。

# 创建绘图对象
p = plt.figure(title="Configuration")

# 设置图表样式
p.background_fill_color = "gray"
p.border_fill_color = "white"
p.outline_line_color = "black"
p.outline_line_width = 2

# 显示图表
show(p)

以上代码将设置图表的背景颜色、边框颜色和边框宽度等。