Bokeh: 同步联动图中的悬浮提示

在本文中，我们将介绍如何使用Bokeh库在联动的图表中实现悬浮提示的同步功能。Bokeh是一个用于构建交互式数据可视化的Python库，它使得创建漂亮且交互式的图表变得非常容易。

阅读更多：Bokeh 教程

Bokeh简介

Bokeh是一个功能强大的数据可视化工具，可以创建交互式和动态的图表，以及复杂的数据仪表板。它支持多种图表类型，包括折线图、柱状图、散点图和地理图。Bokeh具有强大的交互功能，使得用户可以通过悬停、点击和拖动等方式与图表进行互动。

Bokeh提供了丰富的工具和选项来自定义图表的外观和行为。它使用Python编写，但也支持在Jupyter笔记本中进行交互式绘图。

同步联动图中的悬浮提示

在某些情况下，我们可能需要在多个图表中显示相同的数据，并希望当鼠标悬停在一个图表上时，在其他图表中显示对应的数据。

Bokeh提供了一种简单的方法来实现这个功能。首先，我们需要创建一个包含相同数据的源。然后，我们可以将这个数据源传递给每个图表，这样它们就共享同一个数据，而不是各自使用独立的数据。

接下来，我们可以为每个图表定义一个悬停工具。这个工具将允许我们指定我们希望在悬停时显示的数据。我们可以使用不同的图表类型和数据字段来创建可视化效果，并在悬停时显示相应的数据。

示例

让我们以一个简单的例子来演示如何在联动的图表中实现悬浮提示的同步功能。

首先，我们创建一个包含城市名称和对应温度的数据源：

from bokeh.models import ColumnDataSource

source = ColumnDataSource(data={
    'city': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo'],
    'temperature': [29, 21, 25, 30]
})

接下来，我们创建第一个图表，显示城市名称和温度：

from bokeh.plotting import figure
from bokeh.io import show

p1 = figure(x_range=['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo'], title='Temperature')
p1.vbar(x='city', top='temperature', width=0.5, source=source)

然后，我们创建第二个图表，显示城市名称和降水量：

p2 = figure(x_range=p1.x_range, title='Rainfall')
p2.vbar(x='city', top='rainfall', width=0.5, source=source)

注意到我们使用了相同的数据源，并且将两个图表的x_range属性设置为相同的范围，这样它们就可以共享同一个悬停工具。

最后，我们定义一个悬停工具，并将其添加到每个图表中：

from bokeh.models import HoverTool

hover_tool = HoverTool(tooltips=[('City', '@city'), ('Temperature', '@temperature{int}℃')])
p1.add_tools(hover_tool)
p2.add_tools(hover_tool)

现在，当我们将鼠标悬停在任意一个图表中的柱状图上时，都会显示对应的城市名称和温度。