Matplotlib和Bokeh散点图中使用colormap

在数据可视化中，散点图是一种常用的可视化方法。通过使用colormap，可以将离散的数值转换为颜色，在散点图上直观地展示出来。在本文中，我将介绍如何在Bokeh散点图中使用Matplotlib colormap。

Bokeh和Matplotlib简介

Bokeh是用于交互式数据可视化的Python库，使用它可以创建各种类型的图表，包括散点图、线图和柱状图等。而Matplotlib是Python的另一个数据可视化库，主要用于静态绘图，也支持创建各种类型的图表。在使用Bokeh创建散点图时，如果希望在散点图中使用colormap，可以借助Matplotlib来实现。

准备工作

在开始之前，需要安装Bokeh和Matplotlib库。可以通过以下命令来安装：

pip install bokeh
pip install matplotlib

创建散点图

首先，我们需要创建一个简单的散点图，可以借助Bokeh库的例子来实现。以下是一个随机生成的散点图，每个点的大小和颜色都是随机的。

from bokeh.io import output_notebook, show
from bokeh.plotting import figure
from numpy.random import random

color_mapper = None

# 创建数据点
x = random(size=200) * 100
y = random(size=200) * 100
sizes = random(size=200) * 10
colors = [random() for i in range(200)]

# 创建散点图
p = figure(tools='pan,box_zoom,reset', title='散点图')
p.scatter(x, y, radius=sizes, fill_color=colors, fill_alpha=0.6,
          line_color=None)

# 显示散点图
output_notebook()
show(p)

运行以上代码，可以在Jupyter中看到一个散点图

使用colormap

我们可以将每个数据点的大小和颜色与其对应的数据值相关联。比如，我们可以将数据点的颜色与数据值相关联，颜色越深表示数据值越大，颜色越浅表示数据值越小。

首先，我们需要定义一个colormap，以便将数值映射为颜色。我们可以使用Matplotlib库中的colormap来实现。

from bokeh.models import LinearColorMapper
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap

# 定义colormap
cmap = LinearSegmentedColormap.from_list('mycmap', ['blue', 'red'])
color_mapper = LinearColorMapper(palette=cmap)

在以上代码中，我们定义了一个由蓝色到红色渐变的colormap，并使用Bokeh中的LinearColorMapper来将数据值映射为颜色值。

接下来，我们需要将散点图中的颜色值替换为数据值。比如，我们可以使用numpy库中的sin函数生成一组数据，并将该数据作为颜色值传递给scatter方法。

import numpy as np

color_values = np.sin(x) + np.cos(y)
p.scatter(x, y, radius=sizes, fill_color={'field': 'color_values', 'transform': color_mapper},
          fill_alpha=0.6, line_color=None)

在以上代码中，我们通过numpy库创建了一组数据color_values，并使用fill_color参数传递给scatter方法，这个参数使用了Bokeh中的字典表示法。{‘field’: ‘color_values’, ‘transform’: color_mapper} 中，’field’参数表示使用color_values作为散点图中颜色的数据，transform参数表示将其使用我们定义的colormap进行映射。将以上代码加入到之前的代码中，可以得到以下散点图。

可以看到，数据值越高的点颜色越红，数据值越低的点颜色越蓝，呈现出色彩丰富的图表。需要注意的是，如果数据值中有负数，可以使用SymLogNorm等方法来进行colormap的对称调整。