【译】利用 Python中的 Bokeh 实现数据可视化， 第三部分： 制作一个完整的仪表盘
本文翻译自Data Visualization with Bokeh in Python, Part III: Making a Complete Dashboard 有时我会利用数据科学来解决特定问题。 其他时候， 我会尝试一种新工具， 比如说 Bokeh ， 因为我在 Twitter 上看到一些很酷的项目， 就会想： “那看起来很棒。 虽然我不确定什么时候会用到， 但迟早会有用的。 ”几乎每次我都这么说， 但是我最终都会找到这个工具的用途。 数据科学需要你掌握许多不同方面的知识， 你永远不会知道下一个你将使用的想法将来自哪里! 作为一名数据科学研究人员， 在试用了几个星期之后， 我终于在 Bokeh 的例子中找到了一个完美的用例。 我的研究项目 涉及利用数据科学提高商业建筑的能源效率。 在最近的一次会议上， 我们需要用一种方法来展示我们使用的众多技术的成果。 通常情况下都建议使用 powerpoint 来完成这项任务， 但是效果并不明显。 大多数在会议中的人在看到第三张幻灯片时， 就已经失去耐心了。 尽管我对 Bokeh 还不是很熟悉， 但我仍然自愿尝试利用这个库做一个交互式应用程序， 我认为这会扩展我的技能， 创造一个吸引人的方式来展示我们的项目。 安全起见， 我们团队准备了一个演示的备份， 但在我向他们展示了一部分初稿之后， 他们便给予了全部支持。 最终的交互式仪表板在会议中脱颖而出， 未来我们的团队也将会使用： 为我的研究构建的 Bokeh 仪表盘的例子 虽然说并不是每一个你在 Twitter 上看到的想法都可能对你的职业生涯产生帮助， 但我可以负责的说， 了解更多的数据科学技术不会有什么坏处。 沿着这些思路， 我开始了本系列文章， 以展示 Bokeh 的功能， Bokeh 是 Python 中一个强大的绘图库， 他可以让你制作交互式绘图和仪表盘。 尽管我不能向你展示有关我研究的仪表盘， 但是我可以使用一个公开的数据集展示在 Bokeh 中构建可视化的基础知识。 第三篇文章是我的 Bokeh 系列文章的延续， 第一部分着重于构建一个简单的图 ， 第二部分展示如何向 Bokeh 图中添加交互。 在这篇文章中， 我们将看到如何设置一个完整的 Bokeh 应用程序， 并在您的浏览器中运行可访问的本地 Bokeh 服务器!...