100天精通Python(可视化篇)——第89天:Bokeh库绘图可视化基础入门(参数说明+案例实战)

文章目录

  • 专栏导读
  • 一、Bokeh是什么?
  • 二、安装与导入
  • 三、Bokeh接口介绍
  • 四、创建图表
  • 五、添加自定义渲染器
    • 切换主题
    • 添加图例
    • 图例位置
    • 图例方向
    • 图例背景和边界
    • 图例文本的外观
    • 行列布局
    • 网格布局
  • 书籍推荐(包邮送书5本)

专栏导读

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一、Bokeh是什么?

Bokeh是一个用于Python编程语言的交互式数据可视化库。它专注于提供高性能的数据可视化工具,支持多种图表类型,包括散点图、线图、条形图、热图等。Bokeh还提供了交互式工具,如缩放、平移、鼠标悬停等,可以帮助用户更好地探索和理解数据。Bokeh可用于Web应用程序、Jupyter笔记本和独立Python脚本中。

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  • 专门针对Web浏览器的交互式、可视化Python绘图库

  • 可以做出像D3.js简洁漂亮的交互可视化效果,但是使用难度低于D3.js。

  • 独立的HTML文档或服务端程序

  • 可以处理大量、动态或数据流

  • 支持Python (或Scala, R, Julia…)

  • 不需要使用Javascript

  • 绘图可以嵌入到 Flask 或启用 Django 的 Web 应用程序的输出中,它们也可以在 Jupyter notebooks 中使用。

官方地址:https://github.com/bokeh/bokeh

二、安装与导入

pip安装Bokeh库运行以下命令:

pip install pandas-Bokeh

导包:

from bokeh.plotting import figure, output_file, show
  • figure():函数创建一个用于绘图的新图形。
  • output_file():函数用于指定一个 HTML 文件,可视化图像输出到静态 HTML 文件中
  • show():函数在笔记本上的浏览器中显示散景图。

如果想用Jupyter notebook显示的话,需要将output_file更改为output_notebook

from bokeh.plotting import figure, output_notebook, show

三、Bokeh接口介绍

下面是 Bokeh 的主要接口介绍:

  1. bokeh.plotting:这是 Bokeh 的主要接口,用于创建各种类型的图形,包括散点图、线图、柱状图、区域图等。它提供了一个 Figure 类,用于创建绘图对象,并提供了多种绘图方法,例如 circle、line、rect、patch 等,用于绘制各种类型的图形。

  2. bokeh.layouts:这个接口用于创建布局,可以将多个绘图对象组合在一起,创建复杂的布局。它提供了多种布局方式,例如 row、column、grid、widgetbox 等。

  3. bokeh.models:这个接口用于创建 Bokeh 的模型,例如数据源、渐变、标注、工具等。它提供了多种模型,可以用于创建各种类型的图形和交互式控件。

  4. bokeh.io:这个接口用于将 Bokeh 的图形输出到不同的目标,例如静态 HTML 文件、动态 JavaScript 文件、Jupyter Notebook 等。它提供了多种输出方式,例如 output_file、output_notebook、show 等。

除了以上主要接口,Bokeh 还提供了多种工具和插件,例如 bokeh.server、bokeh.embed 等,用于创建交互式应用和嵌入 Bokeh 图形到其他网站或应用中。

四、创建图表

使用figure()函数创建图表:

from bokeh.plotting import figure
figure(**kwargs)

常用参数说明:

  1. title:图形的标题。

  2. x_axis_label:X 轴的标签。

  3. y_axis_label:Y 轴的标签。

  4. x_range:X 轴的范围。

  5. y_range:Y 轴的范围。

  6. plot_width:图形的宽度。

  7. plot_height:图形的高度。

  8. tools:工具栏的配置,可以是字符串、列表或工具栏对象。

  9. toolbar_location:工具栏的位置,可以是 “above”、“below”、“left” 或 “right”。

  10. toolbar_sticky:工具栏是否固定在图形上方。

  11. background_fill_color:图形的背景颜色。

  12. border_fill_color:图形的边框颜色。

  13. min_border_left:左边框的最小宽度。

  14. min_border_right:右边框的最小宽度。

  15. min_border_top:顶部边框的最小高度。

  16. min_border_bottom:底部边框的最小高度。

  17. responsive:是否启用响应式布局。

注意:

  • 在Bokeh 2.3.2及以前的版本中,应该使用width和height参数设置长宽
  • 在Bokeh 2.3.3及以后的版本中,可以使用plot_width和plot_height参数

(1)这些参数可以在创建绘图对象时进行配置,输出到Jupyter notebook使用的output_notebook()

from bokeh.plotting import figure, output_notebook, show

# 创建图表
p = figure(title="散点图", x_axis_label='X轴', y_axis_label='Y轴')

# 绘制散点图
p.circle(x, y, size=10, color='navy', alpha=0.5)

# 输出Jupyter notebook
output_notebook()

# 显示图形
show(p)

运行结果:
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(2)使用output_file()输出到html网页文件:

from bokeh.plotting import figure, output_file, show

# 准备数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 2, 4, 5]

# 创建图表
p = figure(title="散点图", x_axis_label='X轴', y_axis_label='Y轴')

# 绘制散点图
p.circle(x, y, size=10, color='navy', alpha=0.5)

# 输出HTML,自行修改文件名
output_file('test.html')

# 显示图形
show(p)

运行结果,会自动打开一个html网页一样具有交互效果:
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(3)Bokeh库的figure函数可以绘制以下类型的图形:

  1. 散点图(Scatter plot):使用circle()方法绘制散点图。

  2. 折线图(Line plot):使用line()方法绘制折线图。

  3. 柱状图(Bar plot):使用vbar()或hbar()方法绘制垂直或水平的柱状图。

  4. 直方图(Histogram):使用hist()方法绘制直方图。

  5. 区域图(Area plot):使用varea()或harea()方法绘制垂直或水平的区域图。

  6. 饼图(Pie chart):使用wedge()方法绘制饼图。

  7. 矢量图(Vector plot):使用ray()或segment()方法绘制矢量图。

  8. 热力图(Heatmap):使用rect()方法绘制矩形,并使用color_mapper参数指定颜色。

  9. 等高线图(Contour plot):使用contour()或contourf()方法绘制等高线图。

  10. 地图(Map):使用tile()方法绘制地图,并使用circle()方法绘制地点标记。

以上是Bokeh库figure函数可以绘制的常见图形。除此之外,Bokeh还支持其他类型的图形,如网络图(Graph)和时间序列图(Time series plot)等。

五、添加自定义渲染器

切换主题

Bokeh库提供了多种主题,可以让您更改图表的样式。以下是Bokeh库目前提供的主题列表和简要说明:

  • caliber: 一个灰色和蓝色的主题,适合简单的图表。
  • dark_minimal: 一个黑色和灰色的主题,适合在暗背景上显示的图表。
  • light_minimal: 一个白色和灰色的主题,适合在明亮背景上显示的图表。
  • night_sky: 一个黑色和紫色的主题,适合在暗背景上显示的图表。
  • contrast: 一个黑色和白色的主题,适合强调数据的对比。
  • ggplot: 一个灰色和蓝色的主题,适合绘制统计图表。
  • bmh: 一个灰色和蓝色的主题,适合绘制科学图表。
  • dark_unica: 一个黑色和灰色的主题,适合在暗背景上显示的图表

在这个例子中,通过curdoc().theme将主题更改为’dark_minimal’:

from bokeh.plotting import figure, output_notebook, show
from bokeh.io import curdoc

# 更改主题
curdoc().theme = 'dark_minimal'

# 创建图表
p = figure(title="散点图", x_axis_label='X轴', y_axis_label='Y轴')

# 绘制散点图
p.circle(x, y, size=10, color='navy', alpha=0.5)

# 输出Jupyter notebook
output_notebook()

# 显示图形
show(p)

运行结果:
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添加图例

在这个例子中,我们首先创建了一个Figure对象,并绘制了散点图。然后,我们使用Legend对象创建了一个图例,并将其添加到图表中。Legend对象的items属性是一个包含图例项的列表。每个图例项由一个标签和一个与之关联的GlyphRenderer组成。在这个例子中,我们只有一个图例项,即"散点图",它与我们之前绘制的散点图相关联。最后,我们使用add_layout方法将图例添加到图表中:

from bokeh.plotting import figure, output_notebook, show
from bokeh.models import Legend

# 创建图表
p = figure(title="散点图", x_axis_label='X轴', y_axis_label='Y轴')

# 绘制散点图
p.circle(x, y, size=10, color='navy', alpha=0.5)

# 创建图例
legend = Legend(items=[("散点图", [p.circle(x, y, size=10, color='navy', alpha=0.5)])])

# 将图例添加到图表中
p.add_layout(legend)

# 输出Jupyter notebook
output_notebook()

# 显示图形
show(p)

运行结果:
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图例位置

在这个例子中,我们首先创建了一个Figure对象,并添加了两条线。我们然后使用Legend对象来创建一个新的图例,并将其放置在左上角。最后,我们使用add_layout方法将图例移到右侧。您可以通过修改location参数来将图例放置在其他位置,例如"top_right"或"bottom_left"等:

from bokeh.plotting import figure, output_notebook, show
from bokeh.models import Legend

# 创建图表
p = figure(title="散点图", x_axis_label='X轴', y_axis_label='Y轴')

# 绘制散点图
p.circle(x, y, size=10, color='navy', alpha=0.5)

# 创建图例
legend = Legend(items=[("散点图", [p.circle(x, y, size=10, color='navy', alpha=0.5)])], location="top_left")

# 将图例添加到图表中
p.add_layout(legend, 'left')  # 将图例从默认位置移到右侧

# 输出Jupyter notebook
output_notebook()

# 显示图形
show(p)

运行结果:
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图例方向

# 表示将图例的方向设置为水平方向。
p.legend.orientation = "horizontal"
# 表示将图例的方向设置为垂直方向。
p.legend.orientation = "vertical"

图例背景和边界

# 表示将图例边框的颜色设置为深蓝色
p.legend.border_line_color = "navy"
# 表示将图例背景的填充颜色设置为白色
p.legend.background_fill_color = "white"

图例文本的外观

# 表示将图例标签的字体设置为Times字体
p.legend.label_text_font = "times"
# 表示将图例标签的字体样式设置为斜体
p.legend.label_text_font_style = "italic"
# 表示将图例标签的字体颜色设置为深蓝色
p.legend.label_text_color = "navy"

行列布局

Bokeh库提供了多种布局选项,以帮助您更好地组织和排列图表。其中之一是行列布局,它允许您将多个图表排列在网格中。

在这个例子中,我们首先创建了两个Figure对象,分别绘制了一条线和一组散点。然后,我们使用gridplot函数创建一个行列布局,将这两个图表排列在一个网格中。gridplot函数的参数是一个二维列表,其中每个元素都是一个图表对象:

from bokeh.layouts import gridplot
from bokeh.plotting import figure, output_notebook, show

# 创建第一个图表
p1 = figure(title="图表1", x_axis_label='X轴', y_axis_label='Y轴')
p1.line([1, 2, 3], [4, 5, 6], line_width=2)

# 创建第二个图表
p2 = figure(title="图表2", x_axis_label='X轴', y_axis_label='Y轴')
p2.circle([1, 2, 3], [4, 5, 6], size=10, color='navy', alpha=0.5)

# 创建行列布局
layout = gridplot([[p1, p2]])

# 输出Jupyter notebook
output_notebook()

# 显示图形
show(layout)

运行结果:
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网格布局

Bokeh库提供了多种网格布局方式,可以通过将多个图表组合在一起来创建复杂的数据可视化应用程序。以下是Bokeh中常用的几种网格布局:

  • row():将多个图表按行排列。

  • column():将多个图表按列排列。

  • gridplot():将多个图表组合成一个网格布局。

  • layout():将多个图表按指定的布局方式组合在一起。

下面是一个示例代码,展示如何使用Bokeh的网格布局功能:

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.layouts import row, column, gridplot, layout

# 创建三个图表
p1 = figure(width=300, height=300)
p1.circle([1,2,3], [4,5,6])

p2 = figure(width=300, height=300)
p2.line([1,2,3], [4,5,6])

p3 = figure(width=300, height=300)
p3.square([1,2,3], [4,5,6])

# 将三个图表按行排列
row_layout = row(p1, p2, p3)

# 将三个图表按列排列
column_layout = column(p1, p2, p3)

# 将三个图表组合成一个网格布局
grid_layout = gridplot([[p1, p2], [None, p3]])

# 将三个图表按指定的布局方式组合在一起
custom_layout = layout([[p1, p2], [p3]])

# 显示图表
show(row_layout)
show(column_layout)
show(grid_layout)
show(custom_layout)

运行结果:
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