交互式数据可视化,在Python中用Bokeh实现

正如你所看到的，Bokeh捆绑了多种语言（Python, R, lua和Julia）。这些捆绑的语言产生了一个JSON文件，这个文件作为BokehJS（一个Javascript库）的一个输入，之后会将数据展示到现代Web浏览器上。

Bokeh可以像D3.js那样创建简洁漂亮的交互式可视化效果，即使是非常大型的或是流数据集也可以进行高效互动。Bokeh可以帮助所有人快速方便地创建互动式的图表、控制面板以及数据应用程序。

Bokeh能为像我这样的数据科学家提供什么？

我起初是作为一名商业智能从业者（BIprofessional）开始我的数据科学之旅的，随后，又逐渐学习了预测建模，数据科学和机器学习。我主要使用QlikView和Tableau进行数据可视化，用SAS和Python来做预测分析和数据分析。我几乎没有用过JavaScript。

因此，对于我之前所有的数据产品或想法，我只能要么将其外包要么通过网站线框图向别人展示，这两者都不适合创建快速原型。现在，有了Bokeh，我就可以继续使用Python，并且快速创建这些原型。

Bokeh的优势：

• Bokeh允许你通过简单的指令就可以快速创建复杂的统计图，

• Bokeh提供到各种媒体，如HTML，Notebook文档和服务器的输出

• 我们也可以将Bokeh可视化嵌入flask和django程序

• Bokeh可以转换写在其它库（如matplotlib, seaborn和ggplot）中的可视化

• Bokeh能灵活地将交互式应用、布局和不同样式选择用于可视化

Bokeh面临的挑战：

• 与任何即将到来的开源库一样，Bokeh正在经历不断的变化和发展。所以，你今天写的代码可能将来并不能被完全再次使用。

• 与D3.js相比，Bokeh的可视化选项相对较少。因此，短期内Bokeh无法挑战D3.js的霸主地位。

综合Bokeh的优点及其面临的挑战，Bokeh是当前用于快速开发原型产品的理想工具。然而，如果你想在产品的环境下搞点新东西，D3.js可能仍然是你最好的选择。

用Bokeh实现可视化

Bokeh提供了强大而灵活的功能，使其操作简单并高度定制化。它为用户提供了多个可视化界面，如下图所示：

• 图表（Charts）：一个高级接口（high-level interface），用以简单快速地建立复杂的统计图表。

• 绘图（Plotting）：一个中级接口（intermediate-level interface），以构建各种视觉符号为核心。

• 模块（Models）：一个低级接口（low-level interface），为应用程序开发人员提供最大的灵活性。

本文中，我们仅涉及前两个接口，图表（Charts）和绘图（Plotting）。

图表

如上所述，它是一个高级接口，用于通过标准的可视化方式呈现信息。这些方式包括箱形图、柱状图、面积图、热图、甜甜圈图和许多其它图形。你只需输入数据框（data frames）、numpy数组或字典就可以生成这些图。

让我们来看看创建一个图表的通用方法：

1.       导入库和函数/方法

2.       准备数据

3.       设置输出模式（Notebook文档、Web浏览器或服务器）

4.       创建图表并选择图表的样式（如果需要）

5.       可视化图表

为了更好地理解这些步骤，让我用下面的例子来演示一下：

图表范例-1：使用Bokeh创建一个柱状图并在Web浏览器上显示

我们将遵循上述列出的步骤来创建一个图表：

在上面的图表中，你可以看到顶部的工具选项（缩放、调整大小、重置、旋转缩放），这些工具可以帮助你与图表进行互动。同时，你也可以看到多个图表选项（图例、X轴名标注、Y轴名标注、坐标网格线、宽度、高度等）和各种图表的范例。

图表范例-2：在Notebook文档中，利用箱线图比较IRIS数据集中的萼片长度（sepal length）和花瓣长度（petal length）的分布情况

要创建这个可视化图表，我首先要使用Sklearn库导入IRIS数据集。然后，按照上述步骤在ipythonNotebook文档中进行图表可视化。

图表范例-3：创建一个线图到Bokeh服务器

在绘制可视化图表到Bokeh服务器之前，你首先需要运行服务器。

如果你使用的是conda包，你可以在任何目录下使用运行命令“bokeh-server”。如果不是，“python ./bokeh-server”通常也可以。

在Bokeh服务器上进行可视化绘图有多个优点：

• 图表有更多的受众

• 可对大数据集进行交互式可视化

• 可根据数据流自动更新图表

• 创建控制面板和应用程序

开始在Bokeh服务器上绘图之前，我先运行了“bokeh-server”指令对其进行初始化，然后再运行用于可视化的相关指令。

绘图

Plotting是一个中级接口，是以构建视觉符号为核心的接口。在这里，你可以综合各种视觉元素（点、圆、线、补丁和许多其它元素）和工具（悬停、缩放、保存、重置和其它工具）来创建可视化。

使用Bokeh的Plotting接口创建的图表自带一组默认的工具和视觉效果。绘图可按照以下步骤进行：

1.    导入库、方法或函数

2.    选择输出方式（Notebook文档、Web浏览器、服务器）

3.    激活图（类似matplotlib）

4.    执行后续的绘图操作，这将影响已经生成的图形。

5.    图表可视化

为了更好地理解这些步骤，让我举例演示：

绘图范例-1：在Notebook文档中创建二维散点图（正方形标记）

同样，你可以创建各种其它类型的图：如线、角和圆弧、椭圆、图像、补丁以及许多其它的图。

绘图范例-2：将两种视觉元素合并在一张图中

绘图范例-3：为上图添加一个悬停工具和坐标轴标签

绘图范例-4：使用纬度和经度数据来绘制印度地图

注：我已经有一个CSV格式的印度边界的纬度和经度的多边形数据。我将使用该数据来绘图。

在这里，我们将使用补丁绘图，让我们看看下面的命令：

结语

在本文中，我们讨论了用Bokeh创建可视化以及如何将可视化结果呈现在Notebook文档、html文档以及bokeh服务器上。我们还谈到了如何使用绘图接口创建个性化的可视化图表，通过该功能，你可以将多种视觉元素结合到一起来展示数据信息。

原文：

http://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/08/interactive-data-visualization-library-python-bokeh/?utm_source=feedburner&utm_medium=email&utm_campaign=Feed%3A+AnalyticsVidhya+%28Analytics+Vidhya%29

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