Python (Comment ça marche pour les développeurs)

La création de visualisations interactives et leur intégration dans des publications PDF de haute qualité peuvent être réalisées facilement en intégrant Bokeh Python avec IronPDF for Python.

Facilement partageable et intégrable dans des applications en ligne, Bokeh est un framework Python robuste pour créer des infographies interactives de haute qualité. Une analyse approfondie des données et leur présentation peuvent être grandement facilitées par les graphiques complexes qu'elle peut créer, comme les graphiques en bulles, les boîtes à moustaches et les graphiques avec barres d'erreur.

IronPDF est principalement une bibliothèque .NET, mais vous pouvez l'utiliser pour améliorer ses fonctionnalités. Grâce à l'utilisation de Bokeh pour la représentation visuelle et d'IronPDF pour la génération de PDF, les utilisateurs peuvent inclure efficacement des données visuelles complexes et dynamiques dans des rapports PDF statiques.

La création de visualisations avec Bokeh, l'exportation de ces graphiques sous forme d'images, puis l'utilisation d'IronPDF pour intégrer ces images dans des documents PDF constituent cette procédure d'intégration. Cette méthode combine les meilleures fonctionnalités de la génération statique de documents avec des visualisations interactives pour permettre aux data scientists, analystes et développeurs de créer des rapports complets et esthétiquement riches, faciles à distribuer et à consulter.

Qu'est-ce que Bokeh Python ?

Bokeh Python propose une interface de traçage puissante avec son module plotting import figure, permettant aux utilisateurs de créer une large gamme de visualisations de données interactives. Sa flexibilité s'étend à la gestion des mises en page, où layouts import row et layouts import gridplot facilitent l'agencement de plusieurs graphiques sans effort.

En tant que bibliothèque de visualisation interactive optimisée pour les navigateurs web modernes, Bokeh génère des graphiques bokeh époustouflants qui réagissent dynamiquement aux interactions de l'utilisateur. Des graphiques linéaires simples aux graphiques à barres complexes, Bokeh excelle à transmettre des points de données avec clarté et précision, ce qui en fait un outil inestimable pour la visualisation interactive de données, l'exploration et la présentation.

Bokeh est adapté pour une variété de tâches de science des données et de visualisation grâce à sa large sélection de styles de tracés, qui incluent des graphiques en ligne, des graphiques à barres, des nuages de points, des boîtes à moustaches, des diagrammes de bulles et des graphiques avec barres d'erreur. En raison du haut degré de personnalisation de la bibliothèque, les utilisateurs peuvent modifier des éléments de tracé tels que les couleurs, les étiquettes et les légendes pour produire des images visuellement attrayantes et éducatives.

Graphiques interactifs

Bokeh permet de créer des graphiques interactifs qui permettent aux utilisateurs d'explorer les données en profondeur en zoomant, en se déplaçant et en survolant les graphiques. Pour des analyses et des recherches de données plus approfondies, ou même si vous souhaitez simplement tracer des données disponibles publiquement, cette interactivité est essentielle.

Visuels de haute qualité

Bokeh crée des visualisations visuellement époustouflantes et de haute qualité, adaptées à la publication et à la présentation. Les images sont destinées à être à la fois éducatives et esthétiques.

Personnalisation

Bokeh offre un large éventail de choix de personnalisation des graphiques. Les éléments du graphique, les couleurs, les étiquettes et d'autres fonctionnalités sont tous ajustables par l'utilisateur, permettant des affichages personnalisés et précis.

Interactivité côté serveur

Bokeh est livré avec un serveur Bokeh intégré qui vous permet de créer des tableaux de bord dynamiques et des applications en ligne. Cette fonctionnalité est parfaite pour les besoins de visualisation de données dynamiques car elle permet le flux et la mise à jour des données en temps réel.

Intégration avec les technologies web

Les visualisations Bokeh peuvent être exportées sous forme de fichiers HTML autonomes ou intégrées dans des applications web. Le partage de visualisations interactives sur internet est simplifié grâce à cette connexion.

Widgets et mises en page

Bokeh facilite la production de mises en page complexes et de widgets interactifs (comme des menus déroulants et des curseurs) qui permettent la création de tableaux de bord de données sophistiqués et d'applications.

Gestion de grandes bases de données

Bokeh peut gérer efficacement de grands ensembles de données. Même avec de grands volumes de données, il utilise des algorithmes de rendu efficaces pour maintenir la réactivité et l'interactivité des visualisations.

Créer et configurer Bokeh Python

De l'installation à la génération de graphiques interactifs, plusieurs étapes sont nécessaires pour installer et configurer Bokeh en Python.

Installer Bokeh

Vous devez d'abord installer la bibliothèque Bokeh. Vous pouvez utiliser Pip pour cela :

pip install bokeh

Importer des bibliothèques de Bokeh

Après avoir installé Bokeh, vous devez importer les éléments nécessaires depuis Bokeh.

from bokeh.plotting import figure, output_file, show

from bokeh.plotting import figure, output_file, show

Préparer les données et créer un graphique

Préparer les informations pour la visualisation. Ces données peuvent être présentées sous forme de DataFrames Pandas, de tableaux NumPy ou de listes. La fonction figure de Bokeh peut être utilisée pour créer un nouveau tracé. La personnalisation du tracé consiste à modifier les étiquettes, les titres et d'autres détails du tracé.

# Sample data
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 2, 4, 5]

# Create a Bokeh figure
p = figure(title="Simple Bokeh Plot", x_axis_label='X-Axis', y_axis_label='Y-Axis')

# Sample data
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 2, 4, 5]

# Create a Bokeh figure
p = figure(title="Simple Bokeh Plot", x_axis_label='X-Axis', y_axis_label='Y-Axis')

Ajouter des rendus

Pour représenter vos données, ajoutez des moteurs de rendu (comme les lignes, les cercles et les barres) à l'intrigue.

# Add a line renderer
p.line(x, y, legend_label="Line Example", line_width=2)

# Add a line renderer
p.line(x, y, legend_label="Line Example", line_width=2)

Configurer la sortie

Indiquer l'emplacement de sortie souhaité pour la parcelle. Il peut être visualisé en ligne ou exporté dans un fichier.

# Output to an HTML file
output_file("bokeh_plot.html")

# Output to an HTML file
output_file("bokeh_plot.html")

Montrer le tracé

Utilisez la fonction d'affichage pour rendre les tracés Bokeh.

# Show the plot
show(p)

# Show the plot
show(p)

Pour commencer

Créer des visualisations interactives à l'aide de Bokeh, les exporter sous forme de photos statiques, puis produire un document PDF avec ces images, telles sont les étapes de l'intégration de Bokeh avec IronPDF for Python. Nous utiliserons la bibliothèque Python IronPDF pour construire le document PDF.

Qu'est-ce qu'IronPDF ?

Utilisez la robuste bibliothèque IronPDF Python pour créer, modifier et convertir des fichiers PDF. Il permet aux programmeurs de travailler avec des PDF existants, de convertir des HTML en PDF et d'effectuer diverses tâches de programmation associées aux PDF. IronPDF offre un moyen ajustable et convivial de créer des documents PDF de haute qualité, ce qui en fait une solution utile pour les applications qui nécessitent une génération et un traitement dynamiques des PDF.

Convertir HTML en PDF

Vous pouvez utiliser IronPDF pour convertir des informations HTML en documents PDF. Cela permet de tirer parti des technologies contemporaines HTML5, CSS3 et JavaScript pour créer des publications PDF visuellement attrayantes à partir de contenu web.

Création et édition de PDF

Les nouveaux documents PDF créés par programme peuvent être complétés par du texte, des images, des tableaux et d'autres éléments. IronPDF vous permet d'ouvrir et de modifier des documents PDF existants. Vous pouvez ajouter ou modifier le contenu du PDF, ainsi que supprimer des sections spécifiques.

Stylisation et mise en page avancées

Utilisez CSS pour styliser le contenu des PDF. Cela inclut la prise en charge de mises en page complexes, de polices, de couleurs et d'autres éléments de conception. Créez du matériel dynamique dans les PDF en rendant le contenu HTML qui peut être utilisé avec JavaScript.

Installer IronPDF

Pip peut être utilisé pour installer IronPDF. Pour l'installer, utilisez la commande suivante :

pip install ironpdf

Générer un document PDF avec des graphiques Bokeh

Créez un tableau en utilisant le Bokeh. Réalisons un graphique linéaire de base pour illustrer cela.

# Step 1: Import Bokeh Libraries
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
from ironpdf import ChromePdfRenderer

# Prepare Your Data
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 2, 4, 5]

# Create a Plot
p = figure(title="Simple Bokeh Plot", x_axis_label='X-Axis', y_axis_label='Y-Axis')

# Add Renderers
p.line(x, y, legend_label="Line Example", line_width=2)

# Configure Output
output_file("bokeh_plot.html")

# Create a PDF document
iron_pdf = ChromePdfRenderer()

# Add HTML content to the PDF (you can also add text, CSS, or JavaScript)
pdf = iron_pdf.RenderHtmlFileAsPdf("bokeh_plot.html")

# Save the PDF document
pdf.SaveAs("BokehPlot.pdf")

print("PDF document generated successfully.")

# Step 1: Import Bokeh Libraries
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
from ironpdf import ChromePdfRenderer

# Prepare Your Data
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 2, 4, 5]

# Create a Plot
p = figure(title="Simple Bokeh Plot", x_axis_label='X-Axis', y_axis_label='Y-Axis')

# Add Renderers
p.line(x, y, legend_label="Line Example", line_width=2)

# Configure Output
output_file("bokeh_plot.html")

# Create a PDF document
iron_pdf = ChromePdfRenderer()

# Add HTML content to the PDF (you can also add text, CSS, or JavaScript)
pdf = iron_pdf.RenderHtmlFileAsPdf("bokeh_plot.html")

# Save the PDF document
pdf.SaveAs("BokehPlot.pdf")

print("PDF document generated successfully.")

Nous importons les fonctions requises de Bokeh. Établissez les valeurs des données d'échantillonnage du graphe et produisez une figure Bokeh avec des étiquettes d'axe et un titre. Utilisez ensuite p.line() pour ajouter un moteur de rendu de ligne au tracé. Utiliser le fichier output_file' de Bokeh() méthode pour exporter le diagramme Bokeh sous forme de fichier HTML ou d'image (comme un PNG).

Le fichier output_file()la fonction est importée de Bokeh. Le diagramme Bokeh peut également être exporté sous forme de fichier HTML en utilisant le nom de fichier donné. Créez un document PDF avec IronPDF et insérez-y le diagramme Bokeh exporté.

Depuis IronPDF, nous importons la classe ChromePdfRenderer. Nous lançons une nouvelle instance IronPDF. Utilisation de RenderHtmlFileAsPdf(), nous ajoutons le fichier HTML du diagramme Bokeh exporté au document PDF. Enfin, nous utilisons SaveAs() pour enregistrer le document PDF.

Conclusion

En conclusion, même si Python et IronPDF ne sont pas directement intégrés, nous pouvons néanmoins réaliser des fonctionnalités comparables en exportant les graphiques Bokeh sous forme d'images et en utilisant ensuite IronPDF pour les intégrer dans des documents PDF. Alors qu'IronPDF offre des capacités programmatiques à Python pour créer des documents PDF, Bokeh propose de solides outils pour créer des graphiques dynamiques et accrocheurs.

Vous pouvez facilement ajouter des graphiques Bokeh à vos rapports et documents PDF en suivant les instructions indiquées. Il est ainsi possible de produire des textes complets et esthétiques avec une visualisation interactive dynamique des données qui améliore la présentation et la communication d'informations fondées sur des données.

En incluant les produits IronPDF et Iron Software dans votre pile de développement, vous pouvez vous assurer que vos clients et utilisateurs finaux reçoivent des solutions logicielles haut de gamme et riches en fonctionnalités. En outre, cela contribuera à l'optimisation des processus et des projets.

Avec une documentation complète, une communauté active et des mises à jour régulières, IronPDF est un excellent outil à avoir sous la main. IronPDF propose un essai gratuit et des prix à partir de 749 $, ce qui vous permet de continuer à tirer le meilleur parti de ce produit. Iron Software est un partenaire fiable pour les projets de développement de logiciels modernes.