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bokeh/bokeh

用 Python 构建可在现代浏览器中交互的数据可视化图表、仪表盘和数据应用。

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这是什么？

Bokeh 是一个交互式可视化库，让开发者用 Python 编写图表，并在网页浏览器中渲染为可交互的图形。无需手写前端 JavaScript，即可构建图表、仪表盘和数据应用。

该库面向大型或流式数据集设计，同时保持交互响应流畅，既提供简洁的高层接口，也允许对生成的图形进行更底层的控制。Bokeh 可通过 pip 或 conda 安装，既能在 Jupyter Notebook 中使用，也适用于独立脚本和 Web 应用。

项目以 Python 包的形式发布，并配套一个名为 BokehJS 的 JavaScript 库负责浏览器端渲染。Bokeh 是 NumFOCUS 的赞助项目。

核心功能

  • 01完全使用 Python 编写交互式图表和仪表盘
  • 02在现代 Web 浏览器中渲染图形
  • 03面向大型或流式数据集设计
  • 04可在 Jupyter Notebook 和独立应用中使用
  • 05支持通过 pip 或 conda 安装

适用场景

  • 在 Jupyter Notebook 中交互式探索数据集
  • 构建数据仪表盘和基于 Web 的分析工具
  • 在浏览器中可视化流式或大规模数据

快速上手

  1. 1

    使用 pip 安装 Bokeh

    pip install bokeh
  2. 2

    或使用 conda 安装

    conda install bokeh

收录于专题

图表、示意图与动画可视化工具数据科学课程与工具

标签

#visualization#python#plotting#interactive-plots#dashboards#jupyter#data-visualization#bokeh#data-visualisation#javascript

常见问题

bokeh 是什么？
用 Python 构建可在现代浏览器中交互的数据可视化图表、仪表盘和数据应用。 Bokeh 是一个交互式可视化库，让开发者用 Python 编写图表，并在网页浏览器中渲染为可交互的图形。无需手写前端 JavaScript，即可构建图表、仪表盘和数据应用。
bokeh 可以免费使用吗？用的什么许可证？
bokeh 以 BSD-3-Clause 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。
bokeh 还在维护吗？
活跃维护中。bokeh 最近一次提交是在 2026年11月7日。
bokeh 适合用来做什么？
在 Jupyter Notebook 中交互式探索数据集 构建数据仪表盘和基于 Web 的分析工具 在浏览器中可视化流式或大规模数据
bokeh 怎么安装和运行？
使用 pip 安装 Bokeh: pip install bokeh 或使用 conda 安装: conda install bokeh
在哪里获取 bokeh？
源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/bokeh/bokeh

概要由 AI 根据项目 README 生成；GitHub 数据每日更新。

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