Matplotlib与Bokeh：构建动态响应式图表

# 1. Python数据可视化库概述

Python数据可视化库是用于创建和操作各种图表和图形的强大工具。这些库使开发人员能够以直观且引人入胜的方式呈现复杂的数据，从而促进对数据的理解和洞察。

Python中流行的数据可视化库包括Matplotlib和Bokeh。Matplotlib是一个成熟且功能丰富的库，提供了一系列静态图表类型，包括折线图、散点图、柱状图和饼图。Bokeh是一个相对较新的库，它专注于创建交互式图表，允许用户缩放、平移、旋转和过滤数据。

在后续章节中，我们将深入探讨Matplotlib和Bokeh的特性、功能和应用场景。我们将了解如何使用这些库创建基本和高级图表，以及如何优化数据可视化以获得最佳效果。

# 2. Matplotlib图表库

Matplotlib是Python中一个功能强大的2D绘图库，以其简单易用、可定制性强和广泛的图表类型而闻名。它广泛应用于数据可视化、科学计算和工程领域。

### 2.1 Matplotlib基本绘图功能

Matplotlib提供了广泛的基本绘图功能，包括折线图、散点图、柱状图和饼图。

#### 2.1.1 折线图和散点图

折线图用于可视化数据随时间或其他连续变量的变化。散点图用于显示两个变量之间的关系。

import matplotlib.pyplot as plt

# 折线图
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('折线图')
plt.show()

# 散点图
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 5, 4, 5]
plt.scatter(x, y)
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('散点图')
plt.show()

**代码逻辑分析：**

* `plt.plot(x, y)`：绘制折线图，`x`为x轴数据，`y`为y轴数据。
* `plt.scatter(x, y)`：绘制散点图，`x`和`y`分别为x轴和y轴数据。
* `plt.xlabel()`、`plt.ylabel()`和`plt.title()`：设置坐标轴标签和图表标题。
* `plt.show()`：显示图表。

#### 2.1.2 柱状图和饼图

柱状图用于比较不同类别的数据，而饼图用于显示数据在整体中所占的比例。

import matplotlib.pyplot as plt

# 柱状图
x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
y = [10, 20, 30, 40, 50]
plt.bar(x, y)
plt.xlabel('Categories')
plt.ylabel('Values')
plt.title('柱状图')
plt.show()

# 饼图
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
sizes = [10, 20, 30, 40]
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.title('饼图')
plt.show()

**代码逻辑分析：**

* `plt.bar(x, y)`：绘制柱状图，`x`为类别标签，`y`为数据值。
* `plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')`：绘制饼图，`sizes`为数据值，`labels`为类别标签，`autopct`指定饼图中各扇区的百分比格式。
* `plt.xlabel()`、`plt.ylabel()`和`plt.title()`：设置坐标轴标签和图表标题。
* `plt.show()`：显示图表。

# 3. Bokeh图表库

### 3.1 Bokeh交互式绘图功能

Bokeh是一个交互式绘图库，它允许用户创建可缩放、平移和旋转的图表。它还提供了一个工具栏和提示，以增强用户交互。

#### 3.1.1 缩放、平移和旋转

Bokeh图表可以通过鼠标或触控手势进行缩放、平移和旋转。这使得用户可以轻松地探索数据并从不同角度查看图表。

from bokeh.models import HoverTool, PanTool, BoxZoomTool, ResetTool
from bokeh.plotting import figure, show

# 创建一个简单的折线图
p = figure(plot_width=400, plot_height=400)
p.line([1, 2, 3, 4, 5],