這篇文章主要介紹python如何安裝bokeh，文中介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

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Bokeh (Bokeh.js) 是一個Python交互式可視化庫，支持現(xiàn)代化 Web 瀏覽器，提供非常完美的展示功能。Bokeh 的目標(biāo)是使用 D3.js 樣式提供優(yōu)雅，簡潔新穎的圖形化風(fēng)格，同時提供大型數(shù)據(jù)集的高性能交互功能。Boken 可以快速的創(chuàng)建交互式的繪圖，儀表盤和數(shù)據(jù)應(yīng)用。

快速安裝：

有很多種不同的安裝方式安裝Bokeh

如果你用的是Anaconda （推薦），用以下的命令通過bash或者windows的命令行就可直接安裝了。

conda install bokeh

這種安裝方式，Anaconda已經(jīng)準(zhǔn)備了運行Bokeh之前所有需要的所有依賴，這也是Bokeh強(qiáng)烈推薦的安裝方式，無論任何平臺，包括windows，它都可以將安裝成本趨近于零。它也會安裝一些例子在examples/目錄，即Anaconda安裝目錄的子目錄。

當(dāng)然，如果你有絕對的自信解決這些依賴，依賴包括Numpy，pandas及redis等，你也可以用pip安裝

pip install bokeh

注：通過pip方式安裝，不會安裝這些例子，不過可以通過git clone 下載這些例子(examples/)。

用python基本數(shù)據(jù)類型list的一些數(shù)據(jù)畫一個線狀圖，并包括縮放(zoom)，區(qū)域選擇(pan)，調(diào)整尺寸(resize)，保存(save)等工具，是一個簡答又直接的方式。

注：建議使用ipython notebook，如果不了解，去了解一下吧

from bokeh.plotting import figure, output_file, show
# prepare some data
x = [1, 2, 3, 4, 5]y = [6, 7, 2, 4, 5]

# output to static HTML file
output_file("lines.html", title="line plot example")

# create a new plot with a title and axis labels
p = figure(title="simple line example", x_axis_label='x', y_axis_label='y')

# add a line renderer with legend and line thickness
p.line(x, y, legend="Temp.", line_width=2)

# show the results
show(p)

以上是python如何安裝bokeh的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！希望分享的內(nèi)容對大家有幫助，更多相關(guān)知識，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設(shè)計公司行業(yè)資訊頻道！

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當(dāng)前題目：python如何安裝上bokeh-創(chuàng)新互聯(lián)
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