如何在Python中使用Bokeh创建颜色散点图，在悬停在点上时显示数据？

Bokeh是一种用于数据可视化的Python包，是一个开源项目。Bokeh使用HTML和JavaScript来呈现它的图表，这意味着在处理基于web的仪表板时非常有用。

Bokeh可以很容易地与NumPy、Pandas和其他Python包一起使用，可以用于生成互动式的图表、仪表板等。

Matplotlib和Seaborn生成静态图，而Bokeh生成互动式的图。这意味着当用户与这些图表交互时，它们会相应地变化。可以将图表嵌入Flask或Django的web应用程序的输出中。也可以使用Jupyter笔记本来呈现这些图表。

Bokeh的依赖关系 –

Numpy
Pillow
Jinja2
Packaging
Pyyaml
Six
Tornado
Python−dateutil

在Windows命令提示符中安装Bokeh

pip3 install bokeh

在Anaconda提示符上安装Bokeh

conda install bokeh

以下是一个例子 –

更多Python相关文章，请阅读：Python 教程

例子

import numpy as np
from bokeh.plotting import figure, output_file, show

N = 5000
x = np.random.random(size=N) * 125
y = np.random.random(size=N) * 125
radii = np.random.random(size=N) * 1.35
colors = [
   "#%02x%02x%02x" % (int(r), int(g), 150) for r, g in zip(40+2*x, 30+2*y)
]

TOOLS="hover,crosshair,pan,wheel_zoom,zoom_in,zoom_out,box_zoom,undo,redo,reset,tap,save,box_select,poly_select,lasso_select,"
p = figure(tools=TOOLS)

p.scatter(x, y, radius=radii,
   fill_color=colors, fill_alpha=0.6,
   line_color=None)

output_file("colorscatter.html", title="Color scatter plot")
show(p)

输出

解释

• 导入所需的包，并进行别名处理。

• 使用“random”函数生成数据。

• 调用figure函数以及绘图宽度和高度。

• 调用“output_file”函数，并提供将生成的HTML文件的名称。

• 颜色被定义为列表，以便将颜色呈现给散点图数据点。

• 调用Bokeh中的“scatter”函数，以及数据。

• 使用“show”函数显示图形。