Bokeh 绘制多条线图

在本文中，我们将介绍如何使用 Bokeh 从 ColumnDataSource 绘制多条线图。

在数据可视化中，绘制多条线图是一种常见的方式，它可以同时展示多个变量之间的关系。Bokeh 是一个用于数据可视化的强大工具，它提供了丰富的功能来创建交互式和漂亮的多条线图。

阅读更多：Bokeh 教程

准备数据

首先，我们需要准备数据。在这个示例中，我们将使用 ColumnDataSource 对象作为数据源。ColumnDataSource 是 Bokeh 提供的一种数据结构，它可以存储多个列的数据，并且可以在绘图中方便地访问这些数据。

下面是一个示例数据集，它包含了三个变量：x、y1 和 y2。x 是一个时间序列，y1 和 y2 是与 x 相关的两个变量的取值。

from bokeh.models import ColumnDataSource
import pandas as pd

data = {
    'x': pd.date_range(start='1/1/2022', periods=10),
    'y1': [1, 3, 2, 4, 6, 8, 7, 5, 4, 6],
    'y2': [2, 4, 3, 5, 7, 9, 8, 6, 5, 7]
}

source = ColumnDataSource(data)

上述代码创建了一个包含三列数据的 ColumnDataSource 对象，并将其命名为 source。

绘制多条线图

有了数据源后，我们可以使用 Bokeh 创建多条线图了。下面是一个示例代码，它使用了 Line 对象来绘制两条线。

from bokeh.plotting import figure, show

p = figure(title='Multiple Lines', x_axis_type='datetime',
           x_axis_label='Time', y_axis_label='Value')

p.line(x='x', y='y1', source=source, line_color='red', legend_label='Line 1')
p.line(x='x', y='y2', source=source, line_color='blue', legend_label='Line 2')

p.legend.location = 'top_left'
show(p)

上述代码中，我们通过 figure 对象创建了一个绘图空间，并设置了标题、横轴和纵轴的标签。接下来，我们使用 line 方法绘制了两条线，分别用红色和蓝色表示，并分别加上了图例。

最后，我们调用 show 方法显示绘图结果。

定制线的样式

Bokeh 提供了丰富的定制选项，可以修改线的样式。例如，我们可以调整线的颜色、线宽、透明度等。

下面是示例代码，展示了如何定制线的样式。

p = figure(title='Multiple Lines', x_axis_type='datetime',
           x_axis_label='Time', y_axis_label='Value')

p.line(x='x', y='y1', source=source, line_color='red', line_width=2,
       line_dash='dotted', line_alpha=0.8, legend_label='Line 1')

p.line(x='x', y='y2', source=source, line_color='blue', line_width=2,
       line_dash='dashed', line_alpha=0.6, legend_label='Line 2')

p.legend.location = 'top_left'
show(p)

上述代码中，我们使用 line 方法的参数来定制了线的样式。line_color 设置线的颜色，line_width 设置线的宽度，line_dash 设置线的样式（虚线或虚点线），line_alpha 设置线的透明度。

添加数据点

除了绘制线之外，我们还可以添加数据点来更直观地展示数据。在 Bokeh 中，我们可以使用 circle 方法添加数据点。

下面是示例代码，展示了如何添加数据点。

p = figure(title='Multiple Lines', x_axis_type='datetime',
           x_axis_label='Time', y_axis_label='Value')

p.line(x='x', y='y1', source=source, line_color='red', legend_label='Line 1')
p.line(x='x', y='y2', source=source, line_color='blue', legend_label='Line 2')

p.circle(x='x', y='y1', source=source, fill_color='white', size=6)
p.circle(x='x', y='y2', source=source, fill_color='white', size=6)

p.legend.location = 'top_left'
show(p)

上述代码中，我们使用 circle 方法添加了数据点。circle 方法的参数中，x 和 y 是数据点的位置，fill_color 设置数据点的填充颜色，size 设置数据点的大小。