Bokeh 交互式散点图在 bokeh 中使用 hover 工具

在本文中，我们将介绍如何使用 bokeh 中的 hover 工具创建交互式散点图。bokeh 是一个 Python 数据可视化库，提供了丰富的功能和工具，可以创建交互式的可视化图表。其中 hover 工具可以在鼠标悬停在数据点上时显示相关的数据信息，使得数据的解读更加方便和直观。

阅读更多：Bokeh 教程

Bokeh 简介

Bokeh 是一个基于 Python 实现的交互式数据可视化库，它的设计目标是为了在现代 Web 浏览器中展示大规模数据集，同时也提供了丰富的可交互性和协作功能。Bokeh 可以生成静态图像、动态图和交互式应用程序，并支持在 Jupyter Notebook 中嵌入和展示。

Bokeh 的交互式散点图基于 bokeh.plotting 模块，可以使用不同的工具和选项定制图表的样式和交互性。其中 hover 工具是一个常用的工具，它可以在鼠标悬停在数据点上时显示相关的信息，如数据值、标签等。下面我们将通过一个示例来演示如何创建一个交互式散点图并添加 hover 工具。

示例：交互式散点图

首先，我们需要导入 bokeh 及相关的模块和函数。在这个示例中，我们将使用 bokeh.plotting 模块来创建图表，并使用 bokeh.models 中的 HoverTool 类来添加 hover 工具。

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import HoverTool

接下来，我们创建一个 scatter 图表并设置其属性。在这个示例中，我们使用随机生成的数据来填充散点图。

# 创建一个 scatter 图表
p = figure()

# 添加散点数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 2, 4, 5]
p.circle(x, y, size=10, color="navy")

# 设置图表属性
p.title.text = "交互式散点图"
p.xaxis.axis_label = "x 轴"
p.yaxis.axis_label = "y 轴"

然后，我们创建一个 HoverTool 对象，设置其显示的信息和样式。

# 创建一个 HoverTool 对象
hover = HoverTool()

# 设置显示的信息
hover.tooltips = [
    ("坐标", "(x,y)"),
    ("数值", "@y"),
]

# 添加 hover 工具到 plot
p.add_tools(hover)

最后，我们使用 show() 函数来显示图表。

# 显示图表
show(p)

运行上述代码，我们将得到一个包含交互式散点图的浏览器窗口。当鼠标悬停在数据点上时，将显示相应的信息，如坐标和数值等。

总结

本文介绍了如何使用 bokeh 中的 hover 工具创建交互式散点图。bokeh 是一个功能强大的数据可视化库，可以简单方便地创建各种交互式图表。hover 工具可以在鼠标悬停在数据点上时显示相关的信息，方便用户对数据进行解读和分析。通过上述示例，我们可以了解到如何使用 bokeh 创建交互式散点图并添加 hover 工具，希望对您有帮助。