Bokeh Error: h is null
Bokeh Error: h is null
我正在学习本教程:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/08/interactive-data-visualization-library-python-bokeh/
这是我的代码(Bokeh 0.12.6、sklearn 0.18.2 和 Python 3.6):
from bokeh.charts import BoxPlot, output_file, show
from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd
iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data)
df.columns=['petal_width','petal_length','sepal_width','sepal_length']
df = pd.read_csv("Datasets/iris/iris.csv")
data = df[['sepal_length', 'petal_length']]
p = BoxPlot(data, width=400, height=400)
output_file("boxplot.html", title="box plot example")
show(p)
但是当我运行它时,它给出了这个错误:
我已经试过了google,它导致了这个问题:
但首先,我在这里不是 运行宁 selenium,只是 bokeh,我认为降级 firefox 不是最好的解决方案(至少在我的情况下),它是 Bokeh 中的错误吗?
希望这里的任何人都可以提供帮助,谢谢
那个post快两年了,两年可以改变很多。最近提到的高级别 bokeh.charts
API 已移至单独的回购协议。在下一版本的 Bokeh 之后,旧的 bokeh.charts
将必须显式安装并导入为 bkcharts
。然而,虽然核心 Bokeh 得到了很好的支持和维护,但旧图表 API 应被视为 完全未维护和废弃 (有根本没有人做这项工作)。今天我不建议任何人出于任何目的使用 bokeh.charts
。
如果您正在寻找 Bokeh 之上的高级 API,您应该转向 Holoviews:
是:
- 被 Bokeh 项目官方认可为高水平API
- 各方面都已经超越老
bokeh.charts
- 拥有广泛而精彩的文档
- 最重要的是:有一个活跃的团队维护它
我正在学习本教程:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/08/interactive-data-visualization-library-python-bokeh/
这是我的代码(Bokeh 0.12.6、sklearn 0.18.2 和 Python 3.6):
from bokeh.charts import BoxPlot, output_file, show
from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd
iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data)
df.columns=['petal_width','petal_length','sepal_width','sepal_length']
df = pd.read_csv("Datasets/iris/iris.csv")
data = df[['sepal_length', 'petal_length']]
p = BoxPlot(data, width=400, height=400)
output_file("boxplot.html", title="box plot example")
show(p)
但是当我运行它时,它给出了这个错误:
我已经试过了google,它导致了这个问题:
但首先,我在这里不是 运行宁 selenium,只是 bokeh,我认为降级 firefox 不是最好的解决方案(至少在我的情况下),它是 Bokeh 中的错误吗?
希望这里的任何人都可以提供帮助,谢谢
那个post快两年了,两年可以改变很多。最近提到的高级别 bokeh.charts
API 已移至单独的回购协议。在下一版本的 Bokeh 之后,旧的 bokeh.charts
将必须显式安装并导入为 bkcharts
。然而,虽然核心 Bokeh 得到了很好的支持和维护,但旧图表 API 应被视为 完全未维护和废弃 (有根本没有人做这项工作)。今天我不建议任何人出于任何目的使用 bokeh.charts
。
如果您正在寻找 Bokeh 之上的高级 API,您应该转向 Holoviews:
是:
- 被 Bokeh 项目官方认可为高水平API
- 各方面都已经超越老
bokeh.charts
- 拥有广泛而精彩的文档
- 最重要的是:有一个活跃的团队维护它