Bokeh Bokeh如何分离节点和边的悬停工具

在本文中，我们将介绍如何使用Bokeh分离节点和边的悬停工具。Bokeh是一个用于构建交互式数据可视化的Python库。它提供了丰富的工具和功能，使我们能够创建漂亮的图表和可视化效果。其中之一是悬停工具，它可以在用户将鼠标悬停在图表上时显示相关的数据，以增强用户的交互和理解。

在Bokeh中，不仅可以悬停在节点（顶点）上显示相关信息，还可以在边上显示相关信息。但是，默认情况下，节点和边共享相同的悬停工具。然而，有时我们可能希望只显示与节点或边相关的信息。幸运的是，Bokeh提供了一种简单的方法来分离节点和边的悬停工具。

阅读更多：Bokeh 教程

分离节点的悬停工具

要分离节点的悬停工具，我们需要使用Bokeh的HoverTool和nodes属性。首先，我们需要导入必要的库和模块：

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

# 创建一个图表对象
p = figure()

# 创建节点的数据
nodes_data = {
    'x': [1, 2, 3],
    'y': [1, 2, 3],
    'label': ['Node 1', 'Node 2', 'Node 3']
}

# 添加节点到图表
nodes_glyph = Circle(x='x', y='y', size=10, fill_color='blue')
nodes_renderer = p.add_glyph(nodes_data, nodes_glyph)

# 创建节点的悬停工具
hover_nodes = HoverTool(renderers=[nodes_renderer],
                        tooltips=[('Label', '@label')])

# 将节点的悬停工具添加到图表
p.add_tools(hover_nodes)

# 显示图表
show(p)

在这个例子中，我们创建了一个简单的图表对象p，并添加了三个节点。节点的数据存储在nodes_data字典中，其中包括节点的坐标和标签。我们还通过Circle类创建了一个表示节点的图形对象，size参数定义了节点的大小，fill_color参数定义了节点的颜色。然后，我们使用add_glyph方法将节点添加到图表中。

接下来，我们创建了一个名为hover_nodes的悬停工具对象。这个悬停工具只对节点进行悬停，并在悬停时显示节点的标签。我们使用renderers参数将这个悬停工具应用于节点的渲染器。最后，我们使用add_tools方法将悬停工具添加到图表中。

运行代码后，会显示一个带有三个节点的图表。当我们将鼠标悬停在节点上时，会显示与节点相关的标签信息。

分离边的悬停工具

要分离边的悬停工具，我们需要使用Bokeh的EdgeRenderer和edges属性。同样，我们首先导入必要的库和模块：

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

# 创建一个图表对象
p = figure()

# 创建边的数据
edges_data = {
    'start': [0, 1, 2],
    'end': [1, 2, 0],
    'label': ['Edge 1', 'Edge 2', 'Edge 3']
}

# 创建节点的数据
nodes_data = {
    'x': [1, 2, 3],
    'y': [1, 2, 3],
    'label': ['Node 1', 'Node 2', 'Node 3']
}

# 创建边对象和边的渲染器
edges_renderer = EdgeRenderer()
edges_renderer.data_source.data = edges_data

# 创建节点对象和节点的渲染器
nodes_glyph = Circle(x='x', y='y', size=10, fill_color='blue')
nodes_renderer = GraphRenderer(node_renderer=nodes_glyph)
nodes_renderer.node_glyph.data_source.data = nodes_data

# 创建边的悬停工具
hover_edges = HoverTool(renderers=[edges_renderer],
                        tooltips=[('Label', '@label')])

# 将边的悬停工具添加到图表
p.add_tools(hover_edges)

# 添加边和节点渲染器到图表
p.renderers.append(edges_renderer)
p.renderers.append(nodes_renderer)

# 显示图表
show(p)

在这个例子中，我们创建了一个带有三个边和三个节点的图表对象p。边的数据存储在edges_data字典中，其中包括边的起始点、结束点和标签。节点的数据存储在nodes_data字典中，其中包括节点的坐标和标签。

我们使用EdgeRenderer和GraphRenderer类创建了边和节点的渲染器。边的渲染器edges_renderer将边的数据添加到图表中，节点的渲染器nodes_renderer将节点的数据添加到图表中。我们使用Circle类创建一个表示节点的图形对象，然后将其作为参数传递给GraphRenderer类的构造函数。

然后，我们创建了一个名为hover_edges的悬停工具对象。这个悬停工具只对边进行悬停，并在悬停时显示边的标签。我们使用renderers参数将这个悬停工具应用于边的渲染器。最后，我们使用add_tools方法将悬停工具添加到图表中。

运行代码后，会显示一个带有三个边和三个节点的图表。当我们将鼠标悬停在边上时，会显示与边相关的标签信息。

总结

Bokeh是一个功能强大的Python库，可以帮助我们创建交互式的数据可视化图表。通过使用Bokeh的悬停工具，我们可以在用户将鼠标悬停在图表上时显示相关的信息，从而增强用户的交互和理解能力。在本文中，我们介绍了如何使用Bokeh分离节点和边的悬停工具。我们演示了如何创建节点和边的数据、渲染器和悬停工具，并将它们添加到图表中。希望这篇文章能够帮助您更好地理解和应用Bokeh的悬停工具功能。