无法从'bokeh.plotting'散布标记导入名称'Scatter'

Question

我正在尝试使用bokeh散点图表示数据。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：无法从'bokeh.plotting'导入名称'Scatter'（C：\ Users \ LENOVO \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ bokeh \ plotting__init __。py）

我还发现散布现在不再维护。有没有办法使用它？另外，我还必须使用其他任何python库来代表与散点图相同的数据吗？

使用较早版本的Bokeh将解决此问题吗？

Answer 1

如果您在文档中查找“散点图”，则会发现

Scatter Markers

要在绘图上散布圆形标记，请使用图的circle()方法：

from bokeh.plotting import figure, output_file, show

# output to static HTML file
output_file("line.html")

p = figure(plot_width=400, plot_height=400)

# add a circle renderer with a size, color, and alpha
p.circle([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5], size=20, color="navy", alpha=0.5)

# show the results
show(p)

要使用数据框，只需将df.X和df.Y之类的列传递给x和y参数。

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

df = pd.DataFrame(columns=["X","Y"])

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

p = figure()
p.scatter(df.X, df.Y, marker="circle")

#from bokeh.io import output_notebook
#output_notebook()

show(p)  # or output to a file...

Answer 2

Scatter（大写字母S）从未成为bokeh.plotting的一部分。它曾经是几年前删除的旧bokeh.charts API的一部分。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）都是隐式散点类型函数，以：

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)
哪个产量：

您还可以将数据作为circle直接传递到in the other answer。

如果您想做更奇特的事情，例如map the marker type based on a column，则在图形上也有plot.scatter（小写字母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：