Python Bokeh库：实现实时数据可视化的实战指南

目录

一、Bokeh简介

二、安装Bokeh

三、创建简单的Bokeh图表

四、实时更新图表

五、集成到Flask应用中

六、注意事项

七、总结

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在数据分析和科学计算中，数据可视化是不可或缺的一部分。它能够直观地展示数据，帮助我们快速发现规律和趋势。Bokeh是Python中一个强大的数据可视化库，尤其擅长创建交互式和实时更新的图表。本文将通过简洁的语言和具体的代码示例，介绍如何使用Bokeh库进行实时数据可视化。

一、Bokeh简介

Bokeh提供了丰富的图表类型和工具，支持创建复杂的可视化作品，并可以轻松地嵌入到网页中。它的核心特性包括：

• 交互式图表：用户可以与图表进行交互，如缩放、平移、悬停查看数据点信息等。
• 实时更新：Bokeh能够实时更新图表，非常适合用于监控和实时数据分析。
• 丰富的图表类型：包括折线图、柱状图、散点图、热力图等。
• 易于集成：可以与Jupyter Notebook、Flask等框架无缝集成。

二、安装Bokeh

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