[http://pywebio-charts.wangweimin.site/?pywebio_api=bokeh] 除了创建普通图表，Bokeh还可以通过启动Bokeh server来显示Bokeh app， Bokeh app支持向图表的添加按钮、输入框等交互组件，并向组件注册Python回 调，从而创建可以与Python代码交互的图表。 在PyWebIO中，你也可以使用 bokeh.io.show() 来显示一个Bokeh App，代码示 是一个使用Python创建 Echarts [https://github.com/ecomfe/echarts] 可视化图表的库。 在 PyWebIO 中使用 put_html() 可以输出 pyecharts 库创建的图表: # chart 为 pyecharts 的图表实例 pywebio.output.put_html(chart.render_notebook()) 相应demo见 pyecharts [https://github.com/plotly/plotly.py] 是一个非常流行的Python数据可视化库，可 以生成高质量的交互式图表。 PyWebIO 支持输出使用 plotly 库创建的图表。使用方式为在PyWebIO会话中调 用: # fig 为 plotly 的图表实例 html = fig.to_html(include_plotlyjs="require", full_html=False)

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[http://pywebio-charts.demo.wangweimin.site/?app=bokeh] 除了创建普通图表，Bokeh还可以通过启动Bokeh server来显示Bokeh app， Bokeh app支持向图表的添加按钮、输入框等交互组件，并向组件注册Python回 调，从而创建可以与Python代码交互的图表。 在PyWebIO中，你也可以使用 bokeh.io.show() 来显示一个Bokeh App，代码示 是一个使用Python创建 Echarts [https://github.com/ecomfe/echarts] 可视化图表的库。 在 PyWebIO 中使用 put_html() 可以输出 pyecharts 库创建的图表: # chart 为 pyecharts 的图表实例 pywebio.output.put_html(chart.render_notebook()) 相应demo见 pyecharts [https://github.com/plotly/plotly.py] 是一个非常流行的Python数据可视化库，可 以生成高质量的交互式图表。 PyWebIO 支持输出使用 plotly 库创建的图表。使用方式为在PyWebIO会话中调 用: # fig 为 plotly 的图表实例 html = fig.to_html(include_plotlyjs="require", full_html=False)

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[http://pywebio-charts.demo.wangweimin.site/?app=bokeh] 除了创建普通图表，Bokeh还可以通过启动Bokeh server来显示Bokeh app， Bokeh app支持向图表的添加按钮、输入框等交互组件，并向组件注册Python回 调，从而创建可以与Python代码交互的图表。 在PyWebIO中，你也可以使用 bokeh.io.show() 来显示一个Bokeh App，代码示 是一个使用Python创建 Echarts [https://github.com/ecomfe/echarts] 可视化图表的库。 在 PyWebIO 中使用 put_html() 可以输出 pyecharts 库创建的图表: # chart 为 pyecharts 的图表实例 pywebio.output.put_html(chart.render_notebook()) 相应demo见 pyecharts [https://github.com/plotly/plotly.py] 是一个非常流行的Python数据可视化库，可 以生成高质量的交互式图表。 PyWebIO 支持输出使用 plotly 库创建的图表。使用方式为在PyWebIO会话中调 用: # fig 为 plotly 的图表实例 html = fig.to_html(include_plotlyjs="require", full_html=False)