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Bokeh（Python库）：Bokeh模型和模型系统介绍

1Bokeh基础概念

1.1Bokeh库简介

Bokeh是一个用于创建交互式数据可视化图表的Python库。它特别适合于处理大数据集，能够生成美观的HTML和JavaScript输出，无需任何Web开发知识。Bokeh支持多种数据源，包括NumPy数组、Pandas数据帧，以及SQL数据库，使得数据科学家和分析师能够轻松地将数据转换为可视化形式，进行探索和展示。

1.1.1安装Bokeh

pipinstallbokeh

1.1.2基本使用示例

frombokeh.plottingimportfigure,output_file,show

importnumpyasnp

#准备数据

x=np.linspace(0,10,100)

y=np.sin(x)

#创建一个绘图对象

p=figure(title=Bokeh示例,x_axis_label=x,y_axis_label=y)

#添加线图

p.line(x,y,legend_label=sin(x),line_width=2)

#输出到HTML文件

output_file(line.html)

#显示图表

show(p)

1.2Bokeh模型系统概述

Bokeh的模型系统是其核心架构，它定义了用于创建和操作图表的组件。这些模型包括数据源、图形元素、布局、工具和回调等，它们通过Python类实现，可以组合和配置以生成复杂的可视化。

1.2.1模型系统的关键特性

可组合性：Bokeh模型可以组合在一起，形成复杂的图表和布局。

交互性：模型支持各种交互工具，如缩放、平移和选择工具，以及回调函数，用于响应用户操作。

响应性：模型系统能够实时更新图表，以反映数据或用户操作的变化。

1.3Bokeh模型的分类与作用

Bokeh模型大致可以分为以下几类：

1.3.1数据源模型

数据源模型（如ColumnDataSource和DataSource）用于存储图表的数据。它们可以是简单的数组，也可以是复杂的数据帧。

示例：使用ColumnDataSource

frombokeh.plottingimportfigure,output_file,show

frombokeh.modelsimportColumnDataSource

#创建数据源

source=ColumnDataSource(data=dict(x=[1,2,3],y=[4,5,6]))

#创建绘图对象

p=figure(title=使用ColumnDataSource,x_axis_label=x,y_axis_label=y)

#使用数据源添加散点图

p.circle(x,y,source=source)

#输出和显示

output_file(circle.html)

show(p)

1.3.2图形元素模型

图形元素模型（如Circle、Line、Rect等）用于在图表上绘制具体的图形。它们接受数据源作为输入，并在图表上渲染相应的图形。

示例：绘制矩形

frombokeh.plottingimportfigure,output_file,show

frombokeh.modelsimportColumnDataSource

#数据

x=[1,2,3,4,5]

y=[6,7,2,4,5]

width=[0.5]*len(x)

height=[0.3]*len(x)

#创建数据源

source=ColumnDataSource(data=dict(x=x,y=y,width=width,height=height))

#创建绘图对象

p=figure(title=绘制矩形,x_axis_label=x,y_axis_label=y)

#使用数据源添加矩形

p.rect(x=x,y=y,width=width,height=height,source=source)

#输出和显示

output_file(rect.html)

show(p)

1.3.3布局模型

布局模型（如Row、Column、Grid等）用于组织多个图表或组件，形成更复杂的布局结构。

示例：使用Row布局

frombokeh.plottingimportfigure,output_file,show

frombokeh.layoutsimportrow

frombokeh.modelsimportColum