Bokeh 在Python中实现完整的3D散点图

在本文中，我们将介绍如何使用Bokeh库在Python中实现完整的3D散点图。Bokeh是一个用于现代化Web浏览器中的交互式可视化库，它支持丰富的图表类型，包括2D和3D图表。通过Bokeh，我们可以创建动态和交互式的数据可视化，而不需要编写大量的代码。

Bokeh提供了一个高级的绘图接口，使得在Python中创建3D散点图变得非常容易。要实现一个完整的3D散点图，我们需要准备一些数据，并使用Bokeh来创建图表并添加交互功能。

阅读更多：Bokeh 教程

准备数据

首先，我们需要准备数据来创建3D散点图。假设我们有一个包含X，Y和Z坐标的数据集。我们可以使用NumPy库来生成随机的坐标数据，如下所示：

import numpy as np

# 生成随机的坐标数据
n = 100
x = np.random.randint(0, 10, n)
y = np.random.randint(0, 10, n)
z = np.random.randint(0, 10, n)

这将生成100个随机的X，Y和Z坐标，范围在0到10之间。现在我们已经准备好了数据，接下来我们将使用Bokeh来创建3D散点图。

创建3D散点图

要创建3D散点图，我们首先需要引入必要的Bokeh库，并设置输出到notebook中。然后，我们可以使用figure()方法创建一个新的图表，如下所示：

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

# 设置输出到notebook中
output_notebook()

# 创建新的图表
p = figure(title="3D Scatter Plot", width=400, height=400, toolbar_location=None)

现在，我们已经创建了一个新的图表对象p，并设置了标题、宽度和高度。接下来，我们可以使用scatter()方法向图表中添加散点数据，如下所示：

# 添加散点数据
p.scatter3d(x, y, z, size=10, color="blue")

# 显示图表
show(p)

通过使用scatter3d()方法，我们可以将X，Y和Z坐标数据添加到图表中。我们还可以设置散点的大小和颜色。

添加交互功能

Bokeh还提供了一系列功能来添加交互功能和其他样式。例如，我们可以添加一个滑块来控制散点的大小，或者添加一个颜色映射来高亮显示数据。

下面是一个示例，演示如何使用Bokeh中的滑块来控制散点的大小：

from bokeh.models import Slider
from bokeh.layouts import column

# 创建滑块对象
slider = Slider(title="散点大小", start=5, end=20, value=10, step=1)

# 创建回调函数
callback = CustomJS(args=dict(source=p, size=slider), code="""
    source.data.size = size.value
""")

# 将回调函数与滑块关联
slider.js_on_change('value', callback)

# 显示图表和滑块
show(column(p, slider))

在这个示例中，我们创建了一个滑块对象，用于控制散点的大小。然后，我们创建了一个回调函数，当滑块的值发生变化时，更新散点图的大小。最后，我们将图表和滑块显示在同一页面上。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用Bokeh库在Python中实现完整的3D散点图。通过使用Bokeh的高级绘图接口，我们可以轻松地创建动态和交互式的数据可视化。我们还演示了如何准备数据、创建3D散点图和添加交互功能。通过学习这些技术，您可以利用Bokeh来创建更加丰富和引人注目的数据可视化。希望本文对您有所帮助！

演示代码和更多关于Bokeh的信息，请参考Bokeh官方文档。