首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在bokeh中绘制图形,而不是打开新的选项卡?

在bokeh中绘制图形而不是打开新的选项卡,可以通过使用bokeh.plotting模块中的figure函数和show函数来实现。

首先,导入必要的库和模块:

代码语言:txt
复制
from bokeh.plotting import figure, show

然后,创建一个figure对象,并设置其参数,如图表的大小、标题、坐标轴等:

代码语言:txt
复制
p = figure(width=400, height=400, title="My Plot")
p.xaxis.axis_label = "X-axis"
p.yaxis.axis_label = "Y-axis"

接下来,使用figure对象的绘图方法,例如line、circle、rect等,来绘制所需的图形:

代码语言:txt
复制
p.line([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5], line_width=2)
p.circle([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5], fill_color="white", size=8)

最后,使用show函数将图形显示在当前的输出环境中,而不是打开新的选项卡:

代码语言:txt
复制
show(p)

这样,就能在bokeh中绘制图形,并在当前环境中显示出来。

bokeh是一个强大的Python库,用于创建交互式的数据可视化图表。它支持多种图表类型和交互功能,适用于各种应用场景,如数据分析、科学研究、金融分析等。腾讯云提供了云服务器、云数据库、云原生服务等多种产品,可以帮助用户构建和部署基于bokeh的应用。具体产品和介绍可参考腾讯云官方网站:腾讯云产品

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

干货推荐 | 掌握这几点,轻松玩转 Bokeh 可视化 (项目实战经验分享)

在前面内容中,为所有航班制作了直方图,但现在我们将针对每个航空公司进行。 由于每个航空公司的航班数量差异很大,我们可以按比例显示延迟,而不是原始计数。...,绘制的图形如下: ?...所有这些工作的最终结果如下: ? 三、在 Bokeh 中创建交互式可视化应用程序 接下来将重点介绍 Bokeh 应用程序的结构,而不是绘图细节,但后续会提供所有内容的完整代码。...除了我们可以在 Bokeh 中创建的图形范围之外,使用 Bokeh 库的另一个好处是交互。 每个选项卡都有一个交互元素,使用户可以访问数据并进行自己的发现。...一旦读入数据,脚本就会进行委托:它将适当的数据传递给每个函数,每个函数都绘制并返回一个选项卡,主脚本将所有这些选项卡组织在一个名为 tabs 的布局中。

2.3K40

掌握这几点,轻松玩转 Bokeh 可视化 (项目实战经验分享)

在前面内容中,为所有航班制作了直方图,但现在我们将针对每个航空公司进行。 由于每个航空公司的航班数量差异很大,我们可以按比例显示延迟,而不是原始计数。...,绘制的图形如下: ?...所有这些工作的最终结果如下: ? 三、在 Bokeh 中创建交互式可视化应用程序 接下来将重点介绍 Bokeh 应用程序的结构,而不是绘图细节,但后续会提供所有内容的完整代码。...除了我们可以在 Bokeh 中创建的图形范围之外,使用 Bokeh 库的另一个好处是交互。 每个选项卡都有一个交互元素,使用户可以访问数据并进行自己的发现。...一旦读入数据,脚本就会进行委托:它将适当的数据传递给每个函数,每个函数都绘制并返回一个选项卡,主脚本将所有这些选项卡组织在一个名为 tabs 的布局中。

2.2K30
  • 干货:可视化项目实战经验分享,轻松玩转Bokeh(建议收藏)

    在前面内容中,为所有航班制作了直方图,但现在我们将针对每个航空公司进行。 由于每个航空公司的航班数量差异很大,我们可以按比例显示延迟,而不是原始计数。...,绘制的图形如下: ?...所有这些工作的最终结果如下: ? 03 在 Bokeh 中创建交互式可视化应用程序 接下来将重点介绍 Bokeh 应用程序的结构,而不是绘图细节,但后续会提供所有内容的完整代码。...除了我们可以在 Bokeh 中创建的图形范围之外,使用 Bokeh 库的另一个好处是交互。 每个选项卡都有一个交互元素,使用户可以访问数据并进行自己的发现。...一旦读入数据,脚本就会进行委托:它将适当的数据传递给每个函数,每个函数都绘制并返回一个选项卡,主脚本将所有这些选项卡组织在一个名为 tabs 的布局中。

    2.9K20

    使用 Python 进行数据可视化之Bokeh

    Bokeh 主要以其交互式图表可视化而闻名。Bokeh 使用 HTML 和 JavaScript 呈现其绘图,使用现代 Web 浏览器来呈现具有高级交互性的新颖图形的优雅、简洁构造。...安装 要安装此类型,请在终端中输入以下命令。 pip install bokeh 散点图 散点图中散景可以使用绘图模块的散射()方法被绘制。这里分别传递 x 和 y 坐标。...# 提示列的每个唯一值的计数 df = data['tip'].value_counts() # 绘制图形 graph.line(df, data['tip']) # 展示模型 show(graph...= figure(title = "Bokeh Bar Chart") # 读取数据库 data = pd.read_csv("tips.csv") # 绘制图形 graph.vbar(data[...this.active, this.toString()) """)) show(button) show(checkbox_group) show(radio_group) 输出: 注意: 所有这些按钮都将在新选项卡上打开

    2.6K31

    手把手教你用Bokeh进行可视化数据分析(附源码)

    Bokeh与Python可视化领域中的流行库Matplotlib和Seaborn不同,它使用HTML和JavaScript渲染其图形,这使得它在构建基于Web的应用中成为一个非常理想的候选者。...Bokeh了,主要有以下几个重要的步骤: 准备数据 确定可视化的呈现位置 配置图形界面 连接并绘制数据 组织布局 预览并保存数据创建 以上6个步骤构成了一个简洁,灵活的模板,下面我们来看一下与模板对应的代码...Bokeh提供了两个常见选项:(1) 生成静态的HTML文件,(2) 在Jupyter Notebook中内联呈现可视化。 步骤 3:配置图形界面 你将配置图形,为可视化准备画布。...在此步骤中,你可以自定义比如标题,刻度线等的所有内容,你还可以设置一组工具,以便与你的可视化进行各种用户交互。 步骤 4:连接并绘制数据 接下来,你将使用Bokeh的渲染器(可视化图)来塑造数据。...步骤 5:组织布局 图形绘制完毕,我们想将两个绘图进行布局。Bokeh中,可以是使用网格式布局,或者选项卡切换式的布局。

    2.7K20

    盘点12个Python数据可视化库

    相对于Matplotlib,Seaborn语法更简洁,两者的关系类似于Numpy和Pandas的关系。但是需要注意的是,应该把Seaborn视为Matplotlib的补充,而不是替代物。...处理缺失的数据是一件让人痛苦的事,Missingno通过使用视觉摘要来快速评估数据集的完整性,而不是通过大篇幅的表格。它可以根据热力图或树状图的完成度或点的相关度对数据进行过滤和排序。...Plotly是一个数据可视化的在线平台,与Bokeh一样,Plotly的强项在于制作交互式视图,但它提供了一些在大多数库中没有的图表,如等高线图、树状图和3D图表。...Pygal绘制线图的方法很简单,可以将图表渲染为一个SVG文件,用户使用浏览器打开SVG文件就可以查看生成的图表。 09 plotnine ?...虽然图形语法被认为是绘图的“直观”方法,但经验丰富的Matplotlib用户可能需要时间来适应这个新的方式。 12 Gleam Gleam的灵感来自R语言的Shiny包。

    4.4K30

    盘点12个Python数据可视化库,通吃任何领域

    相对于Matplotlib,Seaborn语法更简洁,两者的关系类似于Numpy和Pandas的关系。但是需要注意的是,应该把Seaborn视为Matplotlib的补充,而不是替代物。...,Missingno通过使用视觉摘要来快速评估数据集的完整性,而不是通过大篇幅的表格。...3 Plotly Plotly是一个数据可视化的在线平台,与Bokeh一样,Plotly的强项在于制作交互式视图,但它提供了一些在大多数库中没有的图表,如等高线图、树状图和3D图表。...Pygal绘制线图的方法很简单,可以将图表渲染为一个SVG文件,用户使用浏览器打开SVG文件就可以查看生成的图表。...虽然图形语法被认为是绘图的“直观”方法,但经验丰富的Matplotlib用户可能需要时间来适应这个新的方式。 8 Gleam Gleam的灵感来自R语言的Shiny包。

    2.9K20

    6个令人称赞的Python可视化库

    以下是Matplotlib的一些主要特点:多平台:支持多种操作系统,包括Windows、Linux和macOS。多种输出格式:可以生成多种格式的图形,如PNG、PDF、SVG、EPS等。...设置图像标题字体plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 数据x = [1, 2, 3, 4, 5]y = [2, 3, 5, 7, 11]# 创建一个新的图形...True)plt.legend()plt.show()seabornSeaborn 是一个基于 Python 的数据可视化库,它建立在 matplotlib 库之上,提供了一个高级接口来绘制各种有吸引力和信息丰富的统计图形...交互式图表:虽然 Seaborn 本身不支持交互式图表,但它可以与交互式图表库(如 Plotly 或 Bokeh)结合使用,以创建交互式图形。...基于 Vega-Lite:Altair 核心思想是将数据可视化视为数据集到图形的映射,而不是一个步骤序列。

    25110

    Python Bokeh 库进行数据可视化实用指南

    制作图表和视觉效果是更好的选择,而不是研究表格和值,因为人们喜欢视觉效果而不是无聊的文本或值。 所以,制作清晰、优雅、富有洞察力的图表,读者可以轻松理解,始终将观众视为非技术人员。...界面创建图表的步骤是: 准备数据 创建一个新的情节 为您的数据添加渲染,以及您对绘图的可视化自定义 指定生成输出的位置(在 HTML 文件中或在 Jupyter Notebook 中) 显示结果 Python...也可以直接在公众号「数据STUDIO」后台回复【Bokeh】自助获取。同时可获取到本指南的PDF版本。 在我们中间是人们玩手机游戏的新热潮,它突然流行起来,成为大流行中的热门视频游戏。...注意:本文不包含 EDA,但展示了如何在 Bokeh 中使用不同的图表 看看数据的分布。...到目前为止,我们已经看到了Bokeh中的所有基本图表,现在看看如何在Bokeh中使用布局。这将帮助我们创建仪表板或应用程序。因此,我们可以将特定用例的所有信息集中在一个地方。

    5.6K50

    可以的,“Pandas”现在也可以绘制交互式的图形了,来看看怎么做的吧?

    大家好,我是俊欣,今天来和大家分享一下“如何用Pandas来绘制交互式的图形”,希望读者朋友们读了之后能够有所收获。...01 Plotly作为后端支持 我们可以使用第三方的可视化模块来做“Pandas”的后端支持,例如“Plotly”以及“Bokeh”等模块,进而便可以绘制出交互式的图形了,我们先来看一下“Plotly”...是不是和用“plotly”效果差不多?...“Bokeh”模块当中有“plot_grid”方法可以用来绘制仪表盘,例如下面的代码绘制出了四个图形,分别是一张散点图,3张直方图,代码如下 output_notebook() p1 = data.plot_bokeh.scatter...[p3, p4]], plot_width=450) 而最后出来的结果如下图所示 ?

    84640

    教你轻松玩转 Bokeh 可视化

    python中的bokeh包也是作图神器,现在了解到了如何作散点图和柱形图,先记录一波。 Bokeh 专门针对Web浏览器的呈现功能的交互式可视化python库。...Bokeh接口 Charts:高层接口,以简单的方式绘制复杂的统计图- Plotting:中层接口,用于组装图形元素- Models:底层接口,为开发者提供最大灵活性首先bokeh图举例如下: 个人认为绘图的基本框架可以为...,先保存成file文件,再在web浏览器中打开 outputfile('examp.html') #创建html文件 #绘图之后,会弹出html窗口,图形文件也会储存在创建的目录里面 2....图表绘制工具figure figure(plot_width,plot_height, #图形的宽度、高度 tools, #工具栏...具体查看图1中x某些点与y1的关系时,可以相应展示出图2中x这些点与y2的关系) 构造数据: from bokeh.layouts import gridplot x=list(range(11))

    2.2K20

    又到了薅当当羊毛的时候,Python好书囤起来!

    基础篇介绍基本的编程概念,如列表、字典、类和循环,并指导读者编写整洁且易于理解的代码。 另外还介绍了如何让程序能够与用户交互,以及如何在代码运行前进行测试。...5 《Python数据可视化:基于Bokeh的可视化绘图》 从图形绘制、数据动态展示、Web交互等维度全面讲解Bokeh功能和使用,不含复杂数据处理和算法,深入浅出,适合零基础入门,包含大量案例。...6 《Python数据分析与数据化运营(第2版)》 畅销书全新、大幅升级,第1版近乎100%的好评,第2版不仅将Python升级到了新的版本,而且对具体内容进行了大幅度的补充和优化。...7 《python学习手册 第四版》 本书每一章都对Python语言的关键内容做单独讲解,并且配有章首习题,便于你学习新的技能并巩固加深自己的理解。...10 《对比excel,轻松学习python数据分析》 本书将数据分析过程中涉及的每一个操作都对照讲解,让你从熟悉的Excel操作中去学习对应的Python实现,而不是直接学习Python代码,大大降低了学习门槛

    52840

    Python可视化库

    和图形语法的Python的绘图系统,实现了更少的代码绘制更专业的图形。...它使用一个高级且富有表现力的API来实现线,点等元素的添加,颜色的更改等不同类型的可视化组件的组合或添加,而不需要重复使用相同的代码,然而这对那些试图进行高度定制的的来说,ggplot并不是最好的选择,...它拥有在别的库中很难找到的几种图表类型,如等值线图,树形图和三维图表等,图标类型也十分丰富,申请了API密钥后,可以一键将统计图形同步到云端。...除了为常用的地理数据可视化提供内置的可视化功能外,geoplotlib还允许通过定义定制层来定义复杂的数据可视化(绘制OpenGL,如分数、行和具有高性能的多边形),创建动画。...,用图像的方式让你能够快速评估数据缺失的情况,而不是在数据表里面步履维艰。

    6.2K20

    12个流行的Python数据可视化库总结

    虽然图形语法被称为绘图的“直观”方法,但经验丰富的matplotlib用户可能需要时间来适应这个新的方式。 4....Bokeh 与ggplot一样,Bokeh同样基于The Grammar of Graphics,但与ggplot不同的是,它是原生Python的,而不是从R语言移植过来的。...与Bokeh一样,Plotly的强项正在制作交互式图,但它提供了一些在大多数库中没有的图表,如等高线图,树状图和3D图表。...9. missingno 处理缺失的数据是一件痛苦的事。missingno 允许你使用视觉摘要来快速评估数据集的完整性,而不是通过大篇幅的表格。...它适用于所有数据类型并生成图表作为SVG,可以缩放它们而不会丢失图像质量。由于这个库相对较新,一些文档仍在进行中。你可以制作非常基本的图表 - 但这是就是您想要的。 11.

    2.7K20

    Python的可视化库超全盘点,有你中意的一款吗?

    概念上类似于ggplot,它使用图形语法来构造图形,Bokeh有一个易于使用的界面,可以制作非常专业的图形和仪表板。...在一个探索性的设置中,与pandas一起写一行来查看数据要方便得多,但是Bokeh的美学是相当出色的。...一些值得注意的缺点有: 它需要一个API密钥和注册,而不仅仅是一个pip安装它 绘制的数据/布局对象是独特的图片,并不直观 图片布局对我不起作用(40行代码什么都没有!)...Add()符号将数据添加到图形中 我在Pygal中遇到的主要问题是如何渲染图形。我必须使用他们的render_to_file选项,然后在web浏览器中打开该文件,看看我构建了什么。...6 Networkx Networkx是分析和可视化图形的一个很好的解决方案,尽管它是基于matplotlib的。图形和网络不是我的专业领域,但Networkx允许快速、简单地用图形表示连接的网络。

    2K10

    使用 Bokeh 实现动态数据可视化:从基础到高级应用

    添加更多的图形元素除了折线图之外,Bokeh还支持添加其他类型的图形元素,如散点图、柱状图、区域图等。用户可以根据自己的需求选择合适的图形元素来呈现数据。...添加更多的图形元素除了折线图之外,Bokeh还支持添加其他类型的图形元素,如散点图、柱状图、区域图等。用户可以根据自己的需求选择合适的图形元素来呈现数据。...数据链接Bokeh 支持将数据源与图形元素进行链接,这样当数据源中的数据发生变化时,图形元素会自动更新以反映这些变化。...数据流和实时更新对于需要实时更新的数据,Bokeh 还提供了数据流(Streaming)的功能,可以将新的数据流式传输到可视化图表中,实现实时更新的效果。...接着,我们探讨了 Bokeh 提供的高级功能和定制化选项,如添加更多的图形元素、自定义样式和布局、以及实现数据链接和实时更新等。

    34100
    领券