Bokeh 介绍
Bokeh 是 Python 的数据可视化库。与 Matplotlib 和 Seaborn 不同，它们也是用于数据可视化的 Python 包，Bokeh 使用 HTML 和 JavaScript 渲染其绘图。因此，它被证明对于开发基于 Web 的仪表板非常有用。
Bokeh 项目由 NumFocus 赞助 https://numfocus.org/。 NumFocus 还支持 PyData，这是一个教育计划，参与开发其他重要工具，如 NumPy、Pandas 等。 Bokeh 可以轻松连接这些工具并生成交互式绘图、仪表板和数据应用程序。
Features
Bokeh 主要将数据源转换为 JSON 文件，该文件用作 BokehJS(一个 JavaScript 库)的输入，而 BokehJS 又是用 TypeScript 编写的，并在现代浏览器中呈现可视化。
某些 Bokeh 的重要特征 如下面所述：
灵活性
Bokeh 对于常见的绘图要求以及自定义和复杂的用例很有用。
生产率
Bokeh 可以轻松与其他流行的 Pydata 工具交互，例如 Pandas 和 Jupyter notebook。
互动性
这是 Bokeh 相对于 Matplotlib 和 Seaborn 的一个重要优势，它们都可以生成静态图。 Bokeh 创建的交互式绘图会在用户与其交互时发生变化。你可以为你的受众提供广泛的选项和工具，以从各个角度推断和查看数据，以便用户可以执行“假设”分析。
Powerful
通过添加自定义 JavaScript，可以为专门的用例生成可视化。
Sharable
绘图可以嵌入到输出中 Flask or Django 启用的网络应用程序。它们也可以在
Jupyter
笔记本。
开源
Bokeh 是一个开源项目。它是在伯克利源代码分发 (BSD) 许可下分发的。其源代码可在 https://github.com/bokeh/bokeh。