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文档简介

通过Plotting绘制图形教师：亢华爱北京信息职业技术学院商务数据分析与应用专业教学资源库目录Contents概述通过Plotting绘制图形1PART概述概述Plotting以构建视觉符号为核心的接口，可以结合各种视觉元素(例如，点、圆、线等其他元素)和工具(例如，缩放、保存、重置等其他工具)创建可视化图形概述(1)导入Bokeh库中用到的一些方法或函数。(2)准备数据，这些数据既可以是普通的Python列表，也可以是NumPy数组或Series对象。(3)选择输出方式，一种是使用output_file()函数生成HTML文档，另一种是使用output_notebook()函数用在JupyterNotebook上。(4)调用figure()创建一个具有典型默认选项的图形，并且可以轻松地定制标题、工具和坐标轴标签。(5)添加渲染器。例如，使用line()函数操作数据，指定颜色、图例和宽度等可视化定制。(6)显示或保存图表。通过调用save()或show()函数将画好的图形保存到HTML文件，或选择性地将其显示在浏览器中。用bokeh.plotting创建图表的基本步骤2PART通过Plotting绘制图形为了让读者更好地理解，接下来，按照上述的步骤，使用Bokeh库绘制二维散点图，示例代码如下。In[27]：frombokeh.plottingimportfigure，output_notebook，show#输出到计算机屏幕上output_notebook()fig_obj=figure(plot_width=400，plot_height=400)#添加矩形框，标有大小、颜色和alpha值fig_obj.square([2，5，6，4]，[2，3，2，1]，size=20，color="navy")#在默认的浏览器中显示图表show(fig_obj)通过Plotting绘制图形运行结果如图所示，在图中，分别在四个不同的位置绘制了矩形框。在图表的右侧有一排工具选项，比如缩放、平移、刷新或保存，使用这些工具可以与图表进行互动。与此同时，还可以看到多个图表选项，比如坐标网格线、x轴名标注、y轴名标注等。通过Plotting绘制图形运行结果参考文献[1]黑马程序员.Python数据分析与应用:从数据获取到可视化

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