极客笔记Bokeh 在IPython Notebook中使用小部件: 额外的图像出现
在本文中，我们将介绍如何在IPython Notebook中使用Bokeh小部件来创建额外的图像。
阅读更多：Bokeh 教程
Bokeh简介
Bokeh是一个用Python编写的交互式可视化库，可用于创建漂亮且具有交互功能的图表、图形和应用程序。它使用现代浏览器中的JavaScript绘图工具，并与Python交互，使得开发者可以通过简单的Python代码创建复杂的可视化效果。
IPython Notebook简介
IPython Notebook是一个基于浏览器的交互式计算环境，非常适合数据科学家进行实验、可视化和数据分析。它与Bokeh非常兼容，并提供了许多功能和特性来支持Bokeh图表在Notebook中的展示。
在IPython Notebook中使用Bokeh小部件
Bokeh提供了许多小部件，用于创建交互式应用程序和图形。在IPython Notebook中，我们可以通过导入from bokeh.io import output_notebook, show来将图表直接输出到Notebook中，并使用show()方法来显示图表。
下面是一个简单的例子，展示了在IPython Notebook中使用Bokeh小部件创建一个简单的折线图：
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.io import output_notebook, show
# 设置输出到Notebook
output_notebook()
# 创建一个绘图空间
p = figure()
# 添加折线图
p.line([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5])
# 显示图表
show(p)
运行以上代码后，将会在IPython Notebook中显示一个简单的折线图。
在IPython Notebook中创建额外的图像
除了简单的静态图像，Bokeh还提供了许多小部件，用于创建交互式的图形和应用程序。这些小部件可以在用户与图像交互时动态更新图形，从而提供更好的用户体验。
下面是一个例子，展示了如何在IPython Notebook中使用Bokeh小部件创建一个交互式的散点图：
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.models.widgets import Slider
from bokeh.layouts import column
# 设置输出到Notebook
output_notebook()
# 创建一个绘图空间
p = figure()
# 创建数据源
source = ColumnDataSource(data=dict(x=[1, 2, 3, 4, 5], y=[6, 7, 2, 4, 5]))
# 添加散点图
p.circle('x', 'y', source=source, size=10)
# 创建滑动条小部件
slider = Slider(start=1, end=10, step=1, value=1)
# 定义滑动条回调函数
def callback(attr, old, new):
# 更新数据源
source.data = dict(x=[i * new for i in source.data['x']], y=source.data['y'])
# 将滑动条与回调函数关联
slider.on_change('value', callback)
# 显示图表和滑动条
show(column(p, slider))
运行以上代码后，将会在IPython Notebook中显示一个交互式的散点图和一个滑动条。当滑动条的值改变时，散点图的数据将会根据新的值动态更新。
使用Bokeh小部件可以创建许多其他类型的交互式图像和应用程序，具体取决于您的需求和创造力。
总结
本文介绍了如何在IPython Notebook中使用Bokeh小部件来创建额外的图像。Bokeh和IPython Notebook的结合为数据科学家提供了一个强大的工具集，可以轻松创建漂亮且具有交互功能的图表和应用程序。通过使用Bokeh小部件，我们可以使图像更加动态并提供更好的用户体验。无论是创建简单的静态图像还是复杂的交互式应用程序，Bokeh和IPython Notebook都是您首选的工具之一。