Bokeh 如何使用 Bokeh 绘制一个二维数组

在本文中，我们将介绍如何使用 Bokeh 绘制一个二维数组。Bokeh 是一个用于数据可视化的 Python 库，它提供了各种绘图工具和交互功能，可以帮助我们更好地理解和分析数据。

阅读更多：Bokeh 教程

Bokeh 是什么？

Bokeh 是一个开源的数据可视化库，它提供了多种绘图工具和交互功能。使用 Bokeh，我们可以创建交互式的、具有各种样式和格式的图表，如散点图、折线图、柱状图等。Bokeh 不仅支持在浏览器中展示图表，还可以在 Jupyter Notebook 中实时展示，方便我们进行数据分析和演示。

绘制一个二维数组

要绘制一个二维数组，我们可以使用 Bokeh 的 imshow 函数。imshow 函数可以直接将一个数组绘制为图像，其中数组的每个元素对应于图像上的一个像素。

下面是一个简单的例子，展示了如何使用 Bokeh 绘制一个二维数组：

import numpy as np
from bokeh.plotting import figure, show

# 创建一个随机的二维数组
data = np.random.rand(10, 10)

# 创建一个 Bokeh 图表
p = figure(x_range=(0, 10), y_range=(0, 10))

# 将数组绘制为图像
p.image(image=[data], x=0, y=0, dw=10, dh=10, palette="Spectral11")

# 显示图表
show(p)

在上面的例子中，我们首先使用 numpy 创建了一个随机的 10×10 二维数组 data。然后，我们创建了一个 Bokeh 图表 p，并将数组 data 绘制为图像，使用的颜色映射为 Spectral11。最后，我们调用 show 函数显示图表。

运行以上代码，我们将得到一个展示了数组 data 的图像。通过鼠标放大和缩小，我们可以更好地查看和分析数组中的数据。

使用颜色映射

在上面的例子中，我们使用了 Bokeh 提供的默认颜色映射 Spectral11。颜色映射可以将一个数值范围映射为一个颜色，从而更好地可视化数值数据。

除了使用默认的颜色映射，我们还可以自定义颜色映射。下面是一个例子，展示了如何使用自定义的颜色映射绘制一个二维数组：

import numpy as np
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import LinearColorMapper

# 创建一个随机的二维数组
data = np.random.rand(10, 10)

# 创建一个颜色映射
color_mapper = LinearColorMapper(palette="Viridis256", low=np.min(data), high=np.max(data))

# 创建一个 Bokeh 图表
p = figure(x_range=(0, 10), y_range=(0, 10))

# 将数组绘制为图像，使用自定义的颜色映射
p.image(image=[data], x=0, y=0, dw=10, dh=10, color_mapper=color_mapper)

# 显示图表
show(p)

在上面的例子中，我们首先使用 numpy 创建了一个随机的 10×10 二维数组 data。然后，我们创建了一个自定义的颜色映射 color_mapper，使用 Viridis256 调色板以及数组 data 的最小值和最大值来设置映射范围。最后，我们将数组 data 绘制为图像时，使用了这个自定义的颜色映射。

运行以上代码，我们将得到一个展示了数组 data 的图像，使用了自定义的颜色映射。通过改变颜色映射的调色板和映射范围，我们可以更好地展示和分析数组中的数据。

总结

本文介绍了如何使用 Bokeh 绘制一个二维数组。我们了解了 Bokeh 是一个用于数据可视化的 Python 库，可以创建交互式的、具有各种样式和格式的图表。通过使用 imshow 函数和颜色映射，我们可以将二维数组绘制为图像，更好地展示和分析数据。希望本文对你使用 Bokeh 绘制二维数组有所帮助！