Bokeh 如何在bokeh中构建树形图

在本文中，我们将介绍如何使用Bokeh库构建树形图。树形图是一种展示层次关系和组织结构的图表，适用于各种领域，如家谱、组织架构和算法可视化等。

阅读更多：Bokeh 教程

Bokeh简介

Bokeh是一个用于在Python中创建交互式数据可视化的强大库。它提供了丰富的图表类型和交互功能，使得数据分析师和开发人员可以轻松地创建精美的可视化效果。

准备工作

在开始构建树形图之前，我们需要安装Bokeh库。使用以下命令可以轻松安装Bokeh库：

pip install bokeh

构建树形图

在Bokeh中，我们可以使用Node和Edge对象来构建树形图。Node对象代表树的节点，Edge对象代表节点之间的关系。

首先，我们需要导入Bokeh库和相关模块：

from bokeh.io import show, output_notebook, output_file
from bokeh.layouts import gridplot
from bokeh.models import Plot, Range1d, MultiLine, Circle, HoverTool, TapTool, BoxSelectTool, WheelZoomTool
from bokeh.models.graphs import from_networkx, NodesAndLinkedEdges, EdgesAndLinkedNodes
from bokeh.plotting import figure
import networkx as nx

接下来，我们可以创建一个空的图形对象，并设置相关的工具：

plot = Plot(plot_width=800, plot_height=600,
            x_range=Range1d(-1.1, 1.1), y_range=Range1d(-1.1, 1.1))
plot.add_tools(HoverTool(tooltips=None), TapTool(), BoxSelectTool(), WheelZoomTool())

然后，我们可以创建一个空的树形图对象：

graph_renderer = from_networkx(nx.DiGraph(), nx.spring_layout, scale=1, center=(0, 0))

接下来，我们可以设置树形图节点的颜色、大小和标签等属性：

graph_renderer.node_renderer.glyph = Circle(size=15, fill_color='lightblue')
graph_renderer.node_renderer.selection_glyph = Circle(size=15, fill_color='blue')
graph_renderer.node_renderer.hover_glyph = Circle(size=15, fill_color='red')
graph_renderer.node_renderer.data_source.data = {'index': [], 'color': []}
graph_renderer.node_renderer.view = CDSView(source=graph_renderer.node_renderer.data_source)

graph_renderer.node_renderer.hover_glyph.fill_alpha = 1
graph_renderer.node_renderer.selection_glyph.fill_alpha = 1

然后，我们可以设置树形图边的属性：

graph_renderer.edge_renderer.glyph = MultiLine(line_alpha=0.8, line_width=1)
graph_renderer.edge_renderer.selection_glyph = MultiLine(line_color='blue', line_width=2)
graph_renderer.edge_renderer.hover_glyph = MultiLine(line_color='red', line_width=2)
graph_renderer.edge_renderer.data_source.data = {'start': [], 'end': []}
graph_renderer.edge_renderer.view = CDSView(source=graph_renderer.edge_renderer.data_source)

graph_renderer.edge_renderer.hover_glyph.line_alpha = 1
graph_renderer.edge_renderer.selection_glyph.line_alpha = 1

然后，我们可以将节点和边添加到图形对象中：

plot.renderers.append(graph_renderer)

最后，我们可以展示树形图：

show(plot)

示例说明

以下是一个创建树形图的示例：

# 创建一个树形图对象
tree = nx.DiGraph()

# 添加节点
tree.add_node("A")
tree.add_node("B")
tree.add_node("C")
tree.add_node("D")

# 添加边
tree.add_edge("A", "B")
tree.add_edge("A", "C")
tree.add_edge("B", "D")

# 通过复杂网络布局算法排列节点
pos = nx.spring_layout(tree)

# 创建一个空的图形对象
plot = Plot(plot_width=800, plot_height=600,
            x_range=Range1d(-1.1, 1.1), y_range=Range1d(-1.1, 1.1))
plot.add_tools(HoverTool(tooltips=None), TapTool(), BoxSelectTool(), WheelZoomTool())

# 创建一个空的树形图对象
graph_renderer = from_networkx(tree, pos, scale=1, center=(0, 0))

# 设置节点属性
graph_renderer.node_renderer.glyph = Circle(size=15, fill_color='lightblue')
graph_renderer.node_renderer.selection_glyph = Circle(size=15, fill_color='blue')
graph_renderer.node_renderer.hover_glyph = Circle(size=15, fill_color='red')

# 设置边属性
graph_renderer.edge_renderer.glyph = MultiLine(line_alpha=0.8, line_width=1)
graph_renderer.edge_renderer.selection_glyph = MultiLine(line_color='blue', line_width=2)
graph_renderer.edge_renderer.hover_glyph = MultiLine(line_color='red', line_width=2)

# 添加节点和边到图形对象中
plot.renderers.append(graph_renderer)

# 展示树形图
show(plot)

运行上述代码，将得到一个包含节点和边的树形图，节点之间通过边连接，形成了层次结构。