Bokeh：Python Bokeh 调色板和图例

在本文中，我们将介绍 Bokeh 库中的调色板和图例的使用。Bokeh 是一个用于数据可视化的强大 Python 库，它提供了丰富的图表和交互式可视化的功能。

阅读更多：Bokeh 教程

Bokeh 调色板

调色板是用来定义图表中不同元素颜色的一组颜色集合。Bokeh 提供了多种调色板，可以用于选择不同类型的图表元素，比如线条、填充区域和散点等。Bokeh 的调色板分为两类：基本调色板和高级调色板。

基本调色板

Bokeh 提供了一些基本调色板，可以通过 bokeh.palettes 模块来使用。以下是几个常用的基本调色板示例：

bokeh.palettes.Category10：包含 10 种不同颜色的调色板，适用于最多 10 个离散数据类别的展示。
bokeh.palettes.Category20：包含 20 种不同颜色的调色板，适用于最多 20 个离散数据类别的展示。
bokeh.palettes.Greens：一组绿色调色板，适用于表示数据的渐变值，例如植物生长的指标。

以下是使用基本调色板创建图表的示例代码：

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.palettes import Category10

# 创建一个图表对象
p = figure()

# 使用 Category10 调色板进行图表元素颜色设置
p.line([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5], color=Category10[0])
p.circle([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5], color=Category10[1])

# 显示图表
show(p)

高级调色板

除了基本调色板外，Bokeh 还提供了一些高级调色板，可以用于更加复杂和专业的数据可视化。以下是几个常用的高级调色板示例：

bokeh.palettes.Viridis：一组颜色从暗绿到亮黄的渐变色调色板，适用于表示连续数据的渐变值。
bokeh.palettes.RdYlBu：一组颜色从红色到蓝色的渐变色调色板，适用于表示连续数据的渐变值。

以下是使用高级调色板创建图表的示例代码：

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.palettes import Viridis

# 创建一个图表对象
p = figure()

# 使用 Viridis 调色板进行图表元素颜色设置
p.line([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5], color=Viridis[0])
p.circle([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5], color=Viridis[1])

# 显示图表
show(p)

Bokeh 图例

图例是用于解释图表中不同元素含义的工具。Bokeh 提供了简单易用的图例功能，可以用于区分和表示图表中的不同数据序列。

以下是使用图例创建图表的示例代码：

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.palettes import Category10

# 创建一个图表对象
p = figure()

# 使用 Category10 调色板进行图表元素颜色设置
p.line([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5], color=Category10[0], legend_label='数据一')
p.circle([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5], color=Category10[1], legend_label='数据二')

# 添加图例
p.legend.title = '数据序列'
p.legend.location = 'top_left'
p.legend.click_policy="hide"

# 显示图表
show(p)

在上面的示例代码中，我们使用了 legend_label 参数来设置图例标签的内容。通过设置 location 参数，可以指定图例的位置，例如 top_left、top_right、bottom_left 和 bottom_right 等。同时，我们还设置了 click_policy 参数来控制点击图例时的交互行为，此处设置为 "hide" 以隐藏不需要显示的数据序列。