Bokeh：鼠标悬停在节点上时显示节点的连接关系

在本文中，我们将介绍Bokeh网络图绘制中的一个重要功能，即鼠标悬停在节点上时显示节点的连接关系。Bokeh是一个Python库，用于交互式绘制数据可视化图形。它提供了强大而灵活的功能，可以创建各种各样的图表和图形，包括网络图。通过使用Bokeh，我们能够绘制出网络图，并在鼠标悬停在节点上时显示该节点与其他节点的连接关系。

阅读更多：Bokeh 教程

Bokeh网络图

网络图是一种由节点和边组成的图形结构，用于表示多个实体及其之间的关系。节点表示实体，边表示实体之间的关系。例如，在社交网络中，节点可以表示人，边表示人与人之间的关系，如友谊、关注等。在科学研究领域，网络图可以用于表示蛋白质与基因之间的相互作用关系。通过网络图，我们可以更直观地把握实体之间的连接关系。

Bokeh库的安装和导入

在使用Bokeh进行网络图绘制之前，我们需要先安装Bokeh库。可以使用pip命令进行安装：

pip install bokeh

安装完成后，我们可以在Python代码中导入Bokeh库：

import bokeh
import networkx as nx
from bokeh.io import show, output_notebook
from bokeh.plotting import from_networkx, figure

创建网络图

首先，我们需要创建一个空白的网络图。我们可以使用networkx库来创建网络图对象。具体代码如下：

G = nx.Graph()

接下来，我们可以添加节点和边到网络图中。例如，我们可以添加节点A、B和C，并在节点A和B之间添加一条边。代码如下：

G.add_node("A")
G.add_node("B")
G.add_node("C")
G.add_edge("A", "B")

通过如上代码，我们就成功创建了一个简单的网络图。

将网络图绘制到Bokeh图形界面上

要想在Bokeh图形界面上绘制网络图，我们需要查询Bokeh官方文档以了解使用from_networkx函数的方法。from_networkx函数可以将networkx图形对象转换为Bokeh图形对象。

下面的代码演示了如何绘制网络图：

plot = figure(title="Bokeh Network Graph", x_range=(-1.5,1.5), y_range=(-1.5,1.5), tools="")
graph = from_networkx(G, nx.spring_layout, scale=2, center=(0,0))
plot.renderers.append(graph)
show(plot)

通过以上代码，我们将网络图绘制到了Bokeh图形界面上。

鼠标悬停显示连接关系

Bokeh库中的HoverTool工具可以实现鼠标悬停时显示相关信息的功能。我们可以使用HoverTool工具来在鼠标悬停在节点上时显示该节点与其他节点的连接关系。

from bokeh.models import HoverTool

hover = HoverTool(tooltips=[("Node", "@index"), ("Connections", "@connections")])
plot.add_tools(hover)

通过如上代码，我们为绘图工具添加了HoverTool工具，并指定了在鼠标悬停时所显示的信息。在此示例中，我们将显示节点的索引和与该节点连接的节点。

示例

为了更清晰地说明网络图的悬停显示功能，我们将创建一个具体的示例。

首先，我们创建一个包含10个节点的随机网络图：

import numpy as np

np.random.seed(0)
n = 10
G = nx.Graph()
G.add_nodes_from(range(n))
for i in range(n):
    for j in range(i+1, n):
        if np.random.rand() < 0.2:
            G.add_edge(i, j)

然后，我们绘制网络图，并使用悬停显示节点间的连接关系：

plot = figure(title="Bokeh Network Graph", x_range=(-1.5,1.5), y_range=(-1.5,1.5), tools="")
graph = from_networkx(G, nx.spring_layout, scale=2, center=(0,0))
plot.renderers.append(graph)

hover = HoverTool(tooltips=[("Node", "@index"), ("Connections", "@connections")])
plot.add_tools(hover)
show(plot)

运行以上代码，我们可以观察到一个具有悬停显示功能的网络图。当我们将鼠标悬停在节点上时，将显示该节点的索引以及与其连接的其他节点。