1. Bokeh库简介
Bokeh是一个Python交互式数据可视化库，可以生成交互式的图形、仪表盘和数据应用程序。它可以创建一种丰富的图表类型，包括折线图、散点图、条形图、饼图、瀑布图等。Bokeh提供了一个简单而强大的方式来构建交互式的可视化工具，使数据科学家和开发人员能够以有效的方式探索和传达复杂的数据。
2. Bokeh库安装
在开始编写子弹图和瀑布图之前，我们首先需要安装Bokeh库。通过以下命令可以安装Bokeh：
pip install bokeh确保已经安装了Python的pip包管理工具，否则需要先安装pip。
3. Bokeh子弹图示例
子弹图是一种有效的可视化工具，用于比较不同指标之间的差异。Bokeh库提供了创建子弹图的功能。
3.1 导入所需的库
我们首先需要导入需要的库：bokeh.models和bokeh.plotting。
from bokeh.models import Bullet
from bokeh.plotting import figure, show
3.2 创建子弹图
接下来，我们创建一个Bullet对象，并设置相应的参数来绘制子弹图。
bullet = Bullet(title="Bullet Chart", width=400, height=100, value=70, target=90, ranges=[(0, 100), (0, 100)], plot_width=600)在这个例子中，我们设置了子弹图的标题为"Bullet Chart"，宽度为400像素，高度为100像素。value参数表示实际值为70，target参数表示目标值为90。ranges参数表示范围为0到100。plot_width参数表示绘图宽度为600像素。
3.3 显示子弹图
最后，我们使用show函数显示子弹图。
show(bullet)运行以上代码，即可显示出一个简单的子弹图。
4. Bokeh瀑布图示例
瀑布图是一种有效的可视化工具，用于显示数据的增减关系。Bokeh库也提供了创建瀑布图的功能。
4.1 导入所需的库
我们首先需要导入需要的库：bokeh.models和bokeh.plotting。
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.plotting import figure, show
4.2 创建瀑布图
接下来，我们创建一个ColumnDataSource对象，并设置相应的参数来绘制瀑布图。
source = ColumnDataSource(data=dict(x=["Initial Value", "Value1", "Value2", "Final Value"],
y=[0, 10, 20, 30],
delta=[0, 10, 10, 20],
color=["blue", "green", "green", "red"]))
在这个例子中，我们创建了一个data字典，包含了瀑布图的x、y坐标和颜色等信息。x参数表示瀑布图的x轴标签，y参数表示每个值所在的y轴位置，delta参数表示每个值与前一个值之间的差值，color参数表示每个值的颜色。
4.3 绘制瀑布图
然后，我们创建一个Figure对象，并设置相应的参数来绘制瀑布图。
p = figure(x_range=source.data["x"], y_range=(0, 40), plot_height=300, plot_width=600)
p.vbar(x="x", top="y", bottom=0, width=0.7, source=source, legend_field="x", color="color", hover_fill_alpha=0.9)
在这个例子中，我们设置了x_range参数为瀑布图的x轴范围，y_range参数为瀑布图的y轴范围，plot_height参数为绘图高度，plot_width参数为绘图宽度。vbar函数表示绘制垂直柱状图，x参数表示x轴标签，top参数表示柱状图的高度，bottom参数表示柱状图的底部位置，width参数表示柱状图的宽度，source参数表示数据源，legend_field参数表示图例的字段，color参数表示柱状图的颜色，hover_fill_alpha参数表示鼠标悬停时填充颜色的透明度。
4.4 显示瀑布图
最后，我们使用show函数显示瀑布图。
show(p)运行以上代码，即可显示出一个简单的瀑布图。
总结
本文介绍了如何使用Bokeh库创建子弹图和瀑布图。子弹图是用于比较不同指标之间差异的有效工具，而瀑布图则可以展示数据的增减关系。Bokeh库提供了简单而强大的功能来实现这些可视化效果。