第一步 7: 显示和导出#
在之前的入门指南中，您创建、定制并组合了可视化效果。
在本节中，您将使用各种方法来显示和导出您的可视化图表。
创建一个独立的HTML文件#
到目前为止，所有示例都使用了show()函数将您的可视化保存到HTML文件中。此HTML文件包含显示您的图表所需的所有信息。
要自定义Bokeh为您的可视化创建的文件，导入并调用
output_file() 函数。output_file() 接受各种与文件相关的
参数。例如：
filename: HTML文件的文件名title: 您文档的标题（将用于HTML的
如果您不使用output_file()函数来定义自定义文件名，
Bokeh默认使用当前运行的Python脚本的文件名作为HTML输出的文件名。如果脚本文件名不可用（例如，在Jupyter笔记本中），则Bokeh将生成一个随机文件名。
当你调用show()函数时，Bokeh会创建HTML文件。此函数还会自动打开一个网页浏览器来显示HTML文件。
如果你希望Bokeh只生成文件而不在网页浏览器中打开它，请使用save()函数代替。
在使用之前，您需要导入save()和output_file()函数，就像您对show()所做的那样。
from bokeh.plotting import figure, output_file, save
# prepare some data
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [4, 5, 5, 7, 2]
# set output to static HTML file
output_file(filename="custom_filename.html", title="Static HTML file")
# create a new plot with a specific size
p = figure(sizing_mode="stretch_width", max_width=500, height=250)
# add a scatter renderer
p.scatter(x, y, fill_color="red", size=15)
# save the results to a file
save(p)
另请参阅
有关在线嵌入Bokeh可视化的更多信息，请参阅用户指南中的 网页。
注意
默认情况下，Bokeh生成的HTML文件包含一个标准版本的BokehJS，它会自动从Bokeh的服务器下载。使用output_file()函数的mode参数可以改变这种行为。更多信息，请参阅参考指南中的output_file()和Resources。
在Jupyter笔记本中显示#
如果您使用Jupyter笔记本，请在代码中调用Bokeh的output_notebook()函数。然后，使用show()函数直接在笔记本中显示您的可视化：
导出PNG文件#
要导出PNG或SVG文件，您可能需要安装额外的依赖项。
为了创建PNG和SVG文件，Bokeh使用 Selenium。Selenium允许Bokeh在 没有图形用户界面的浏览器中运行。Bokeh使用这个 浏览器来渲染PNG或SVG文件。为了使这能够正常工作，Selenium 需要能够访问Firefox浏览器（通过geckodriver 包）或Chrome/Chromium浏览器（通过chromedriver包）。
使用此命令在conda环境中安装带有geckodriver和Firefox的Selenium：
conda install selenium geckodriver firefox -c conda-forge
请参阅附加依赖项以获取更多安装所需包的选项。
一旦安装了需求，你可以使用
export_png() 函数将你的图表导出为PNG文件：
from bokeh.io import export_png
from bokeh.plotting import figure
# prepare some data
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [4, 5, 5, 7, 2]
# create a new plot with fixed dimensions
p = figure(width=350, height=250)
# add a scatter renderer
p.scatter(x, y, fill_color="red", size=15)
# save the results to a file
export_png(p, filename="plot.png")
另请参阅
有关如何导出PNG和SVG文件的信息，请参阅用户指南中的 PNG和SVG导出。