Bokeh Bokeh热力图使用指南

在本文中，我们将介绍如何使用Bokeh库创建热力图，以帮助我们可视化数据中的模式和趋势。

阅读更多：Bokeh 教程

什么是热力图？

热力图是一种用颜色编码来表示数据密度的可视化图表。它可以将二维数据矩阵的值映射为颜色。通过观察热力图的颜色分布，我们可以发现数据中的规律和异常。

创建热力图

Bokeh是一个Python的交互式可视化库，它支持创建热力图。下面是一个简单的示例，展示了如何使用Bokeh创建一个基本的热力图：

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

# 创建数据
data = np.random.rand(10, 10)

# 创建颜色映射
colors = ["#eff3ff", "#bdd7e7", "#6baed6", "#3182bd", "#08519c"]
mapper = LinearColorMapper(palette=colors, low=data.min(), high=data.max())

# 创建绘图对象
p = figure(x_range=(0, 10), y_range=(0, 10), width=400, height=400, toolbar_location=None)

# 绘制矩形
p.rect(x="x", y="y", width=1, height=1, fill_color={"field": "value", "transform": mapper},
       line_color=None, source=data)

# 添加悬停工具
hover = HoverTool(tooltips=[("Value", "@value")])
p.add_tools(hover)

# 显示热力图
show(p)

在上述示例中，我们首先使用numpy库生成一个10×10的随机数据矩阵。然后，我们创建一个颜色映射LinearColorMapper，用于将数据值映射为颜色。接下来，我们使用figure函数创建一个绘图对象，并设置其宽度、高度和坐标范围。之后，我们使用rect方法绘制矩形，通过设置fill_color参数为数据值，使用颜色映射实现颜色填充。最后，我们添加了一个悬停工具HoverTool，用于显示每个矩形的数值。最后，使用show方法显示热力图。

自定义热力图

除了基本的热力图外，Bokeh还提供了丰富的配置选项，允许我们自定义热力图的外观。下面是一些常用的自定义选项：

颜色调色板：Bokeh支持预定义的调色板，如“Viridis”、“Magma”等，同时也可以自定义调色板。
标签和标题：通过title、x_axis_label和y_axis_label参数，我们可以为热力图添加标题和坐标轴标签。
矩形间距和边框：可以通过x_range, y_range和border_fill_color等参数，调整矩形的间距和边框。

高级特性

在实际应用中，我们可能需要处理大量数据或者实时的更新数据。Bokeh提供了相应的高级特性支持，以满足这些需求。

大数据集支持：Bokeh提供了通过CategoricalHeatMap和HeatMap来处理大规模数据集的热力图，通过agg参数，我们可以指定数据聚合函数。
实时数据更新：通过使用Bokeh的ColumnDataSource，我们可以实现热力图的实时数据更新。可以使用circle或者square这样的标记代表数据的位置，然后通过设置fill_color参数为数据值，实现颜色填充。