Bokeh 简明教程

Bokeh - Exporting Plots

除上面所述的子命令外，可以使用 export() 函数以 PNG 和 SVG 文件格式导出 Bokeh 图表。为此，本地 Python 安装应具备以下依赖库。

PhantomJS

PhantomJS 是一个 JavaScript API，它支持自动导航、屏幕截图、用户行为和断言。它用于运行基于浏览器的单元测试。PhantomJS 基于 WebKit，为不同浏览器提供类似的浏览环境，并为各种 Web 标准提供快速且本地的支持：DOM 处理、CSS 选择器、JSON、画布和 SVG。换句话说，PhantomJS 是一款没有图形用户界面的 Web 浏览器。

Pillow

Pillow，一个 Python 成像库（早前称为 PIL）是一个免费的 Python 编程语言库，它支持打开、操作和保存许多不同的图像文件格式。（包括 PPM、PNG、JPEG、GIF、TIFF 和 BMP。）它的部分功能包括逐像素操作、遮罩和透明度处理、图像滤镜、图像增强等。

export_png() 函数从布局生成 RGBA 格式的 PNG 图像。此函数使用无头 Webkit 浏览器在内存中呈现布局，然后捕获屏幕截图。生成的图像将与源布局具有相同的尺寸。确保 Plot.background_fill_color 和 Plot.border_fill_color 属性为 None。

from bokeh.io import export_png
export_png(plot, filename = "file.png")

可以使用诸如 Adobe Illustrator 等程序编辑带有 SVG 元素的 HTML5 画布图表输出。SVG 对象也可以转换为 PDF。在此，canvas2svg 是一个 JavaScript 库，它用于使用 SVG 元素模拟普通的画布元素及其方法。与 PNG 相同，为了使用透明背景创建 SVG，Plot.background_fill_color 和 Plot.border_fill_color 属性应为 None。

首先，通过将 Plot.output_backend 属性设为“svg”来激活 SVG 后端。

plot.output_backend = "svg"

对于无头导出，Bokeh 有一个实用函数 export_svgs()。此函数会将布局中所有支持 SVG 的图表下载为不同的 SVG 文件。

from bokeh.io import export_svgs
plot.output_backend = "svg"
export_svgs(plot, filename = "plot.svg")