Bokeh Bokeh的多线曲线图中的hover工具

在本文中，我们将介绍如何在Bokeh的多线曲线图中使用hover工具。Bokeh是一个Python库，用于交互式可视化和数据呈现。它提供了丰富的功能，使我们可以创建漂亮而交互式的图形，而无需编写复杂的JavaScript代码。

阅读更多：Bokeh 教程

多线曲线图

多线曲线图是Bokeh中常用的展示方式之一。它可以用于显示多个变量随时间的变化趋势，并帮助我们进行数据分析和预测。在我们介绍如何使用hover工具之前，让我们先创建一个简单的多线曲线图。

下面是一个示例代码，用于创建一个包含两条曲线的多线曲线图：

from bokeh.plotting import figure, show

# 创建一个新的图形
p = figure(title='多线曲线图', x_axis_label='时间', y_axis_label='数值')

# 添加第一条线
x1 = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 4, 6, 8, 10]
p.line(x1, y1, line_width=2, legend_label='线1')

# 添加第二条线
x2 = [1, 2, 3, 4, 5]
y2 = [5, 4, 3, 2, 1]
p.line(x2, y2, line_width=2, legend_label='线2', line_color='red')

# 显示图形
show(p)

运行以上代码，我们将得到一个包含两条曲线的多线曲线图。其中，“时间”为x轴，”数值”为y轴，分别显示了两条曲线的变化情况。

使用hover工具

Bokeh的hover工具可以为我们的图形提供交互功能。它可以显示鼠标悬停在图形上时相关数据的详细信息。在多线曲线图中，我们可以使用hover工具来显示每条曲线在每个时间点上的数值。

下面是修改后的代码，添加了hover工具：

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import HoverTool

# 创建一个新的图形
p = figure(title='多线曲线图', x_axis_label='时间', y_axis_label='数值')

# 添加第一条线
x1 = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 4, 6, 8, 10]
line1 = p.line(x1, y1, line_width=2, legend_label='线1')

# 添加第二条线
x2 = [1, 2, 3, 4, 5]
y2 = [5, 4, 3, 2, 1]
line2 = p.line(x2, y2, line_width=2, legend_label='线2', line_color='red')

# 添加hover工具
hover = HoverTool(renderers=[line1, line2], tooltips=[('时间', '@x'), ('数值', '@y')])
p.add_tools(hover)

# 显示图形
show(p)

通过在代码中添加from bokeh.models import HoverTool和hover = HoverTool(renderers=[line1, line2], tooltips=[('时间', '@x'), ('数值', '@y')])这两行代码，我们可以为曲线添加hover工具，并在hover时显示每个时间点上的数值。

运行修改后的代码，我们将得到一个带有hover工具的多线曲线图。当鼠标悬停在图形上时，相关数据的详细信息将显示出来。