Trực quan hóa dữ liệu với Bokeh Python

Mô tả

Bokeh là thư viện visualization tương tác cho web. Xuất ra HTML/JS, hiển thị trên browser, hỗ trợ zoom, pan, hover, v.v.

Cài đặt

pip install bokeh

1. Vẽ đường (Line Plot)

from bokeh.io import show, output_file
from bokeh.plotting import figure

# output_file("line.html")  # Lưu file HTML thay vì show browser

p = figure(plot_width=400, plot_height=300, title="Line Plot")
p.line([2, 1, 2, 4], [1, 3, 5, 4], line_width=2, color="blue", legend_label="Line")
p.legend.location = "top_left"

show(p)

2. Vẽ điểm tròn (Scatter/Circle)

from bokeh.io import show
from bokeh.plotting import figure

p = figure(plot_width=400, plot_height=300, title="Scatter Plot")
p.circle([2, 1.5, 2, 3, 2.4], [2, 3, 4, 4, 3], 
         size=10, color="red", alpha=0.8, legend_label="Points")

show(p)

3. Vẽ biểu đồ cột (Bar Chart)

from bokeh.io import show
from bokeh.plotting import figure

categories = ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri']
values = [6, 3, 4, 2, 4]

p = figure(x_range=categories, plot_height=250, title="Sales Figures")
p.vbar(x=categories, top=values, width=0.4, color="navy", legend_label="Sales")

# Tùy chỉnh giao diện
p.xgrid.grid_line_color = None
p.y_range.start = 0
p.legend.orientation = "horizontal"
p.legend.location = "top_center"

show(p)

4. Tương tác: Hover Tool

from bokeh.models import HoverTool, ColumnDataSource

source = ColumnDataSource(data=dict(
    x=[1,2,3,4,5],
    y=[2,5,8,2,7],
    label=['A','B','C','D','E']
))

p = figure(plot_width=400, plot_height=300, tools="hover,pan,wheel_zoom,reset")
p.circle('x', 'y', size=10, source=source)

hover = p.select(HoverTool)
hover.tooltips = [
    ("Label", "@label"),
    ("X", "@x"),
    ("Y", "@y"),
]

show(p)

5. Lưu file HTML

from bokeh.io import output_file, save
from bokeh.plotting import figure

output_file("my_plot.html")
p = figure(...)
# ... vẽ ...
save(p)  # Tạo file my_plot.html có thể mở trình duyệt

So sánh với Matplotlib/Seaborn