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要在Bokeh图表中使用网络数据,您需要首先从网络上获取数据,并将其加载到您的Python代码中。您可以使用Python中的requests库或其他网络请求库来获取数据。然后,您可以将数据转换为适合Bokeh图表的数据结构,例如Pandas DataFrame或Numpy数组。最后,您可以使用Bokeh库中的相关函数和方法来创建图表并将网络数据添加到图表中。
以下是一个简单的示例,演示如何在Bokeh图表中使用网络数据:
import requests import pandas as pd from bokeh.plotting import figure, show # 从网络上获取数据 url = 'https://api.coindesk.com/v1/bpi/historical/close.json' response = requests.get(url) data = response.json() # 将数据转换为Pandas DataFrame df = pd.DataFrame(data['bpi']) # 创建一个Bokeh图表 p = figure(title="Bitcoin Price Index", x_axis_label='Date', y_axis_label='Price') # 添加线条到图表 p.line(x=df.index, y=df['USD'], legend_label='USD', line_width=2, color='blue') # 显示图表 show(p)
在这个示例中,我们首先从CoinDesk的API获取比特币价格数据,然后将数据转换为Pandas DataFrame。接下来,我们创建一个简单的折线图,显示比特币价格随时间的变化。最后,我们使用Bokeh的show函数将图表显示出来。
通过这种方式,您可以轻松地使用网络数据创建各种不同类型的Bokeh图表。您可以根据您的需求和数据结构来调整图表的样式和内容,以展示网络数据的信息。