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）

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。

• 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：

（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：

（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：

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：

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：

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：

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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