如何在 Python 中使用 Bokeh 创建一个彩色散点图，并在悬停在点上时显示数据？

Bokeh 是一个用于数据可视化的 Python 包。它是一个开源项目。Bokeh 使用 HTML 和 JavaScript 渲染其绘图。这表明它在处理基于 Web 的仪表板时非常有用。

Bokeh 可以轻松地与 NumPy、Pandas 和其他 Python 包结合使用。它可以用来生成交互式图表、仪表板等等。

Matplotlib 和 Seaborn 生成静态图表，而 Bokeh 生成交互式图表。这意味着当用户与这些图表交互时，它们会相应地发生变化。图表可以嵌入为 Flask 或 Django 启用的 Web 应用程序的输出。Jupyter notebook 也可以用来渲染这些图表。

Bokeh 的依赖项 -

Numpy
Pillow
Jinja2
Packaging
Pyyaml
Six
Tornado
Python−dateutil

在 Windows 命令提示符下安装 Bokeh

pip3 install bokeh

在 Anaconda 提示符下安装 Bokeh

conda install bokeh

以下是一个示例 -

示例

import numpy as np
from bokeh.plotting import figure, output_file, show

N = 5000
x = np.random.random(size=N) * 125
y = np.random.random(size=N) * 125
radii = np.random.random(size=N) * 1.35
colors = [
   "#%02x%02x%02x" % (int(r), int(g), 150) for r, g in zip(40+2*x, 30+2*y)
]

TOOLS="hover,crosshair,pan,wheel_zoom,zoom_in,zoom_out,box_zoom,undo,redo,reset,tap,save,box_select,poly_select,lasso_select,"
p = figure(tools=TOOLS)

p.scatter(x, y, radius=radii,
   fill_color=colors, fill_alpha=0.6,
   line_color=None)

output_file("colorscatter.html", title="Color scatter plot")
show(p)

输出

解释

  • 导入并为所需的包设置别名。

  • 使用“random”函数生成数据。

  • 调用 figure 函数并设置绘图宽度和高度。

  • 调用“output_file”函数以指定将生成的 html 文件的名称。

  • 将颜色定义为列表，以便为散点图数据点渲染颜色。

  • 调用 Bokeh 中的“scatter”函数以及数据。

  • 使用“show”函数显示绘图。

更新于: 2021年1月19日

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