python - 无法从 'Scatter' 导入名称 'bokeh.plotting'

Question

我正在尝试使用 Bokeh 散点来表示数据。这是我的代码:

from bokeh.plotting import Scatter, output_file, show import pandas

df=pandas.Dataframe(colume["X","Y"])

df["X"]=[1,2,3,4,5,6,7]
df["Y"]=[23,43,32,12,34,54,33]

p=Scatter(df,x="X",y="Y", title="Day Temperature measurement", xlabel="Tempetature", ylabel="Day")
output_file("File.html")
show(p)

输出应如下所示: Expected Output

错误是:

ImportError                               Traceback (most recent call
> last) <ipython-input-14-1730ac6ad003> in <module>
> ----> 1 from bokeh.plotting import Scatter, output_file, show
>       2 import pandas
>       3 
>       4 df=pandas.Dataframe(colume["X","Y"])
>       5 

ImportError: cannot import name 'Scatter' from 'bokeh.plotting' (C:\Users\LENOVO\Anaconda3\lib\site-packages\bokeh\plotting__init__.py)

我还发现分散现在不再维护了。有什么办法可以使用吗？另外，我必须使用哪种替代方法来使用任何其他 python 库来表示与 Scatter 相同的数据？

使用旧版本的 Bokeh 可以解决此问题吗？

Answer 1

Scatter(大写 S)从未成为 bokeh.plotting 的一部分。它曾经是旧的 bokeh.charts API 的一部分，几年前已被删除。但是，根本不需要创建基本的散点图，因为 bokeh.plotting 中的所有字形方法(例如 circle、square)都是隐式分散类型函数:

from bokeh.plotting import figure, show
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"X" :[1,2,3,4,5,6,7],
                   "Y": [23,43,32,12,34,54,33]})

p = figure(x_axis_label="Tempetature", y_axis_label="Day", 
           title="Day Temperature measurement")
p.circle("X", "Y", size=15, source=df)

show(p)

其产量:

您还可以将数据直接传递到circle，如 in the other answer 。

如果你想做更奇特的事情，比如 map the marker type based on a column图中还有一个plot.scatter(小写s)方法:

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.sampledata.iris import flowers
from bokeh.transform import factor_cmap, factor_mark

SPECIES = ['setosa', 'versicolor', 'virginica']
MARKERS = ['hex', 'circle_x', 'triangle']

p = figure(title = "Iris Morphology")
p.xaxis.axis_label = 'Petal Length'
p.yaxis.axis_label = 'Sepal Width'

p.scatter("petal_length", "sepal_width", source=flowers, legend_field="species", fill_alpha=0.4, size=12,
          marker=factor_mark('species', MARKERS, SPECIES),
          color=factor_cmap('species', 'Category10_3', SPECIES))

show(p)

产生: