Bokeh Python Bokeh 依赖未找到

在本文中，我们将介绍 Bokeh Python 库的一些常见依赖问题，并提供解决方案。

阅读更多：Bokeh 教程

什么是 Bokeh Python?

Bokeh 是一个交互式的可视化库，用于创建漂亮且具有交互性的数据可视化。它是用 Python 编程语言开发的，可以方便地生成丰富多样的图表，如折线图、柱状图、散点图等。

Bokeh Python 的依赖问题

在使用 Bokeh Python 库时，我们有时可能会遇到依赖未找到的问题。这通常是由于没有正确安装或配置所需的依赖项所导致的。

1. NumPy 依赖未找到

NumPy 是 Bokeh Python 的主要依赖之一，用于处理数值计算。如果我们在使用 Bokeh 时遇到 NumPy 依赖未找到的错误，我们可以尝试以下解决方案：

确保已正确安装 NumPy。可以使用命令 pip install numpy 来安装最新版本的 NumPy。
如果 NumPy 已安装，但仍然遇到该问题，则可能是因为 Python 解释器无法找到 NumPy 模块。我们可以检查 Python 解释器的路径是否正确配置，并确保 NumPy 位于正确的路径下。

2. Pandas 依赖未找到

Pandas 是另一个常用的 Bokeh Python 依赖项，用于数据处理和分析。如果我们遇到 Pandas 依赖未找到的错误，可以尝试以下解决方案：

确保已正确安装 Pandas。可以使用命令 pip install pandas 来安装最新版本的 Pandas。
如果 Pandas 已安装，但仍然遇到该问题，则可能是因为 Python 解释器无法找到 Pandas 模块。我们可以检查 Python 解释器的路径是否正确配置，并确保 Pandas 位于正确的路径下。

示例说明

假设我们想要绘制一个简单的折线图来展示某城市每月的平均气温变化情况。首先，我们需要安装 Bokeh 库及其依赖。然后，我们可以使用以下代码生成折线图：

import pandas as pd
from bokeh.plotting import figure, show

# 创建数据
data = {'月份': ['一月', '二月', '三月', '四月', '五月', '六月'],
        '平均气温': [10, 12, 15, 20, 25, 30]}

# 创建数据框
df = pd.DataFrame(data)

# 创建绘图对象
p = figure(title='每月平均气温', x_axis_label='月份', y_axis_label='气温')

# 添加折线
p.line(df['月份'], df['平均气温'], line_width=2)

# 显示图表
show(p)

在这个示例中，我们首先导入了需要使用的模块，包括 Pandas 和 Bokeh 的绘图类。然后，我们创建了一个字典来表示数据，每个月份对应一个平均气温。接下来，我们使用 Pandas 创建了一个数据框，将数据传递给 Bokeh 的绘图对象，最后调用 show() 函数显示图表。