Bokeh 如何在Bokeh 0.13中制作弦线图
在本文中,我们将介绍如何在Bokeh 0.13版本中制作弦线图。Bokeh是一个流行的Python交互式可视化库,用于创建各种个性化的图表和可视化效果。
阅读更多:Bokeh 教程
弦线图简介
弦线图是一种图表类型,用于显示多个变量之间的关系。它适用于展示数据集中多个类别之间的连接和流动。弦线图通常由一个圆圈组成,圆圈之间通过弧线连接,每个圆圈代表一个类别,弧线的粗细和长度表示两个类别之间的关联强度。
准备数据集
首先,我们需要准备一个包含类别之间关系的数据集。例如,我们想要展示不同颜色的球之间的关联性。假设我们有4种颜色的球:红色、蓝色、绿色和黄色。我们可以使用一个4×4的关联矩阵来表示类别之间的关系强度。在这个矩阵中,行和列代表相应的颜色,每个元素的值表示两个颜色之间关联强度的大小。
下面是一个示例数据集的代码:
import numpy as np
colors = ['红色', '蓝色', '绿色', '黄色']
relations = np.array([[10, 5, 3, 7],
[5, 8, 2, 6],
[3, 2, 9, 4],
[7, 6, 4, 11]])
创建弦线图
使用Bokeh库的chord
功能可以很容易地创建弦线图。下面是一个制作弦线图的示例代码:
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import ColumnDataSource, LabelSet
from bokeh.transform import cumsum
# 创建绘图空间
p = figure(plot_width=500, plot_height=500, title="弦线图示例")
# 根据类别之间的关联矩阵计算角度
angles = cumsum(np.deg2rad(relations.sum(axis=1)))
# 根据类别之间的关联强度设置弧线的开始和结束角度
source = ColumnDataSource(dict(
start=angles[:-1], end=angles[1:],
colors=colors, relations=relations.flatten()
))
# 绘制弦线
p.annular_wedge(
x=0, y=0, inner_radius=0.2, outer_radius=0.4,
start_angle='start', end_angle='end',
color='colors', source=source
)
# 添加标签
labels = LabelSet(x=0, y=0, text='colors', level='glyph',
angle=cumsum('start', include_zero=True), source=source, render_mode='canvas')
p.add_layout(labels)
# 显示图表
show(p)
运行以上代码,就可以生成一个包含关联强度的弦线图。图表中的每个圆圈代表一个颜色,圆圈之间的弧线表示两个颜色之间的关联强度。我们还可以为每个颜色添加标签,以增加可读性。
自定义弦线图
我们还可以通过自定义弦线图的样式和布局来使其更加个性化。例如,我们可以调整弧线的颜色、宽度和透明度,以及圆圈的填充颜色和大小。
# 自定义弦线图样式和布局
p.annular_wedge(
x=0, y=0, inner_radius=0.2, outer_radius=0.4,
start_angle='start', end_angle='end',
color='colors', source=source,
line_color='black', line_width=2, line_alpha=0.5, fill_alpha=0.8
)
# 自定义圆圈的填充颜色和大小
p.ellipse(x=0, y=0, width=0.1, height=0.1,
fill_color='colors', line_color='black', line_width=2, fill_alpha=0.8)
通过调整上述代码中的参数值,你可以根据自己的需求来制作出符合你个人喜好和需求的弦线图。
总结
本文介绍了在Bokeh 0.13版本中如何制作弦线图。首先,我们准备了一个包含类别之间关系的数据集。然后,使用Bokeh库的chord功能创建了弦线图,并通过自定义样式和布局使其更加个性化。弦线图是一种有趣且实用的图表类型,可用于展示数据集中多个类别之间的关系和连接。通过Bokeh库的弦线图功能,可以轻松地制作出自己想要的弦线图。试试看吧!