Python数据科学速查宝典：Bokeh绘图详解

"Python数据科学速查表.pdf"是一份非常实用的资源，它为学习和实践Python数据科学提供了一个全面而清晰的指南。该PDF文件包含十四张精心整理的速查表，涵盖了Python在数据科学中的关键知识点，特别是Bokeh库的使用。 Bokeh是Python中一款强大的数据可视化工具，专注于创建交互式的图表和仪表板，适合在Web浏览器中展示动态数据。速查表首先介绍了如何使用Bokeh的基本绘图功能，如创建`Figure`对象，设置画布大小、工具选项，并演示了如何结合`output_notebook()`函数实现在Jupyter Notebook中显示图形。此外，还展示了如何通过`components`函数将绘制的图示符拆分为HTML代码，以便于嵌入到网页中。 图示符的选择和反选功能被详细解释，包括使用`box_select`工具以及如何根据数据源中的`origin`字段动态改变颜色，通过`CategoricalColorMapper`实现不同类别间的颜色映射。用户还可以学习如何使用`output_file`和`show`函数创建单独的HTML文件来保存图表，以及如何利用`ColumnDataSource`管理数据，这是Bokeh与Numpy和Pandas数据处理库之间的重要连接点。 除了基本绘图和数据预处理，速查表还可能覆盖了其他主题，例如定制图示符样式，以及如何利用Bokeh的交互特性（如缩放、平移和悬停提示）增强用户体验。对于想要快速掌握Python在数据可视化方面的开发者或学生来说，这份速查表是一个不可或缺的学习参考资料，可以帮助他们在实际项目中高效地运用Bokeh进行数据分析和可视化。 通过反复查阅和实践这些内容，读者不仅能掌握Bokeh的基础技能，还能逐步提升对数据科学工作流的理解，从而在数据探索、报告制作和Web应用程序开发中更加得心应手。无论是初学者还是进阶用户，这份速查表都是一个宝贵的学习资源。