Bokeh 如何正确使用 Bokeh 创建热力图

在本文中，我们将介绍如何使用 Bokeh 库来正确创建热力图。热力图是一种用于可视化数据的强大工具，可以展示数据的分布和密度。Bokeh 是一个强大的 Python 可视化库，它提供了创建交互性和漂亮效果的热力图的功能。

阅读更多：Bokeh 教程

什么是热力图

热力图是一种用颜色和阴影来展示数据密度的图表。它在数据分析、地理信息系统、生物学等领域中被广泛使用。热力图可以显示出数据的模式、聚集和趋势，帮助我们更好地理解数据。

准备工作

在开始之前，我们需要安装 Bokeh 库。可以使用以下命令来安装最新版的 Bokeh：

!pip install bokeh

生成热力图

在 Bokeh 中，我们可以使用 Rect glyph 来绘制热力图。首先，我们需要导入相应的库：

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import LinearColorMapper, BasicTicker, ColorBar
from bokeh.palettes import Viridis256
from bokeh.io import output_notebook

接下来，我们创建一个 figure 对象，并设置图表的基本属性，如标题和坐标轴标签：

output_notebook()

p = figure(title="热力图示例", x_range=[0, 10], y_range=[0, 10],
           x_axis_label='X轴', y_axis_label='Y轴')

然后，我们可以生成数据并将其传入 Rect glyph 中：

data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
        'y': [5, 4, 3, 2, 1, 5, 4, 3, 2, 1],
        'value': [10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]}

p.rect(x=data['x'], y=data['y'], width=1, height=1,
       fill_color={'field': 'value', 'transform': color_mapper})

在上述代码中，我们创建了一个包含 x、y 和 value 的数据字典。然后，我们使用 rect 方法绘制了一个面积为 1 的正方形，并将它的填充颜色设置为 value 值对应的颜色。

接下来，我们需要创建一个颜色映射器（LinearColorMapper）来将数据值映射到颜色空间中。我们还可以添加一个颜色条（ColorBar）以显示颜色映射的范围：

color_mapper = LinearColorMapper(palette=Viridis256, low=min(data['value']), high=max(data['value']))
color_bar = ColorBar(color_mapper=color_mapper, ticker=BasicTicker(), label_standoff=12)
p.add_layout(color_bar, 'right')

最后，我们使用 show 函数显示生成的图表：

show(p)

运行以上代码后，将在 Notebook 或浏览器中显示出热力图。

自定义热力图

除了基本的热力图，我们还可以对热力图进行自定义，增加一些附加功能。以下是一些常用的自定义选项：

自定义颜色映射

Bokeh 提供了多种颜色映射调色板供选择。在上面的示例中，我们使用了 Viridis256 调色板。你可以根据需要选择其他调色板，比如 Magma256、Plasma256 等。可以在 Bokeh 的官方文档中查看所有可用的调色板。

添加坐标轴标签

使用 x_axis_label 和 y_axis_label 参数可以添加自定义的坐标轴标签。这将有助于更好地理解图表中的数据。

调整图表尺寸

使用 p.plot_width 和 p.plot_height 可以调整图表的尺寸。默认情况下，宽度和高度都是 600 像素，但你可以根据需要自定义它们。

总结

在本文中，我们介绍了使用 Bokeh 创建热力图的方法。通过设置 Rect glyph 和自定义颜色映射器，我们可以创建漂亮且具有交互性的热力图。同时，我们还展示了一些自定义的选项，让我们能够根据需要调整图表的样式和尺寸。希望本文对你学习和使用 Bokeh 创建热力图有所帮助。