【数据科学】Bokeh[使用Bokeh绘图、数据、绘图、渲染器与自定义可视化、输出与导出、显示或保存图形]

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一、使用 Bokeh 绘图

  Bokeh 是 Python 的交互式可视图库，用于 生成在浏览器里显示的大规模数据集高性能可视图。

  Bokeh 的中间层通用 bokeh.plotting 界面主要为两个组件：数据与图示符。

  使用 bokeh.plotting 界面绘图的基本步骤为：
  1. 准备数据。
  Python列表、Numpy数组、Pandas数据框或其它序列值
  2. 准备数据创建图形。
  3. 为数据添加渲染器，自定义可视化图。
  4. 指定生成的输出类型。
  5. 显示视图或保存结果。

>>> from bokeh.plotting import figure
>>> from bokeh.io import output_file, show
>>> x = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> y = [6, 7, 2, 4, 5]
>>> p = figure(title="simple line example", x_axis_label='x', y_axis_label='y')
>>> p.line(x, y, legend="Temp.", line_width=2)
>>> output_file("lines.html")
>>> show(p)
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二、数据

  通常，Bokeh 在后台把数据转换为列数据源，不过也可 手动转换：

>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
# 首先需要导入必要的库（NumPy和Pandas）
>>> df = pd.DataFrame(np.array([[33.9,4,65, 'US'],[32.4,4,66, 'Asia'],[21.4,4,109, 'Europe']]), columns=['mpg','cyl', 'hp', 'origin'],index=['Toyota', 'Fiat', 'Volvo'])
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>>> from bokeh.models import ColumnDataSource
# 然后创建一个包含数据的数据框（DataFrame）
>>> cds_df = ColumnDataSource(df)
# 通过将数据框传递给ColumnDataSource函数，将数据框转换为列数据源对象
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  上述我们使用NumPy和Pandas创建了一个包含汽车相关数据的数据框。然后，通过将数据框传递给ColumnDataSource函数，将数据框转换为列数据源对象cds_df。现在，可以使用该列数据源对象来创建Bokeh可视化图形，并 将其与其他Bokeh组件（如图表、图形等）一起使用。

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三、绘图

  先使用Bokeh创建三个图形对象。

>>> from bokeh.plotting import figure
>>> p1 = figure(plot_width=300,tools='pan,box_zoom')
>>> p2 = figure(plot_width=300, plot_height=300, x_range=(0, 8), y_range=(0, 8))
>>> p3 = figure() 
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  通过这些图形对象，我们就可以 使用Bokeh的其他函数和方法 添加数据、图表类型等内容，并进行数据可视化。

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四、渲染器与自定义可视化

4.1 图示符

4.1.1 散点标记

  使用Bokeh向图形对象 添加散点图和方形图：

>>> p1.circle(np.array([1,2,3]), np.array([3,2,1]), fill_color='white')
>>> p2.square(np.array([1.5,3.5,5.5]), [1,4,3], 
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4.1.2 线型图示符

  使用Bokeh向图形对象 添加线段图：

>>> p1.line([1,2,3,4], [3,4,5,6], line_width=2)
# 使用p1.line()函数将一条直线段添加到图形中。这里传入的参数为x坐标和y坐标的数组：[1,2,3,4]和[3,4,5,6]
# 通过设置line_width=2，将线段的宽度设置为2个像素
>>> p2.multi_line(pd.DataFrame([[1,2,3],[5,6,7]]),pd.DataFrame([[3,4,5],[3,2,1]]),color="blue")
# 使用p2.multi_line()函数将多条线段组成的线段图添加到图形中。这里传入的参数为两个DataFrame对象：第一个DataFrame对象包含x坐标的数据，第二个DataFrame对象包含y坐标的数据
# x坐标的DataFrame为pd.DataFrame([[1,2,3],[5,6,7]])，y坐标的DataFrame为pd.DataFrame([[3,4,5],[3,2,1]])。通过设置color="blue"，将线段的颜色设置为蓝色
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4.2 自定义图示符

4.2.1 图示符选择与反选

  使用Bokeh创建一个图形对象，并向图形中添加一个散点图。

>>> p = figure(tools='box_select')
>>> p.circle('mpg', 'cyl', source=cds_df, selection_color='red', nonselection_alpha=0.1)
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  以上我们创建一个拥有框选工具的图形对象，并向图形中添加一个散点图。散点图的x坐标为mpg，y坐标为cyl。散点图的数据源为名为cds_df的ColumnDataSource对象。所选散点的颜色为红色，未选中散点的透明度为0.1。

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4.2.2 绘图区内部

  使用 Bokeh 向图形对象添加一个悬停工具。

>>> from bokeh.models import HoverTool
# 首先，从 bokeh.models 模块导入 HoverTool 类
>>> hover = HoverTool(tooltips=None, mode='vline') 
# 使用 HoverTool() 函数创建一个悬停工具对象，并将其赋值给变量 hover
# 通过设置 tooltips=None 将工具提示设置为空，即不显示任何工具提示信息。通过设置 mode='vline' 将悬停模式设置为垂直线模式
>>>> p3.add_tools(hover)
# 使用 add_tools() 方法将悬停工具添加到图形对象 p3 中
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  通过执行上述代码，我们将创建一个悬停工具对象，并将其添加到图形对象 p3 中。悬停工具将以垂直线模式显示，并且不显示任何工具提示信息。

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4.2.3 色彩表

>>> from bokeh.models import CategoricalColorMapper
>>> color_mapper = CategoricalColorMapper(factors=['US', 'Asia', 'Europe'],palette=['blue', 'red', 'green'])
>>> p3.circle('mpg', 'cyl', source=cds_df,color=dict(field='origin', transform=color_mapper),legend='Origin')
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  通过执行上述代码，将 创建一个散点图，并使用 CategoricalColorMapper 将不同类别的数据点映射为不同的颜色。颜色映射会根据 ‘origin’ 字段的值进行映射，并使用图例显示各个类别。

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4.3 图例位置

4.3.1 绘图区内部

>>> p.legend.location = 'bottom_left'
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4.3.2 绘图区外部

>>> from bokeh.models import Legend
>>> r1 = p2.asterisk(np.array([1,2,3]), np.array([3,2,1])
>>> r2 = p2.line([1,2,3,4], [3,4,5,6])
>>> legend = Legend(items=[("One" ,[p1, r1]),("Two",[r2])], 
 location=(0, -30))
>>> p.add_layout(legend, 'right')
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4.4 图例方向

>>> p.legend.orientation = "horizontal"
>>> p.legend.orientation = "vertical"
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4.5 图例背景与边框

>>> p.legend.border_line_color = "navy"
>>> p.legend.background_fill_color = "white"
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4.6 行列布局

4.6.1 行

>>> from bokeh.layouts import row
>>> layout = row(p1,p2,p3)
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4.6.2 列

>>> from bokeh.layouts import columns
>>> layout = column(p1,p2,p3)
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4.6.3 行列嵌套

>>>layout = row(column(p1,p2), p3)
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4.7 栅格布局

>>> from bokeh.layouts import gridplot
>>> row1 = [p1,p2]
>>> row2 = [p3]
>>> layout = gridplot([[p1,p2],[p3]])
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4.8 标签布局

>>> from bokeh.models.widgets import Panel, Tabs
>>> tab1 = Panel(child=p1, title="tab1")
>>> tab2 = Panel(child=p2, title="tab2")
>>> layout = Tabs(tabs=[tab1, tab2])
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4.9 链接图

4.9.1 链接坐标轴

>>> p2.x_range = p1.x_range
>>> p2.y_range = p1.y_range
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4.9.2 链接刷

>>> p4 = figure(plot_width = 100, tools='box_select,lasso_select')
>>> p4.circle('mpg', 'cyl', source=cds_df)
>>> p5 = figure(plot_width = 200, tools='box_select,lasso_select')
>>> p5.circle('mpg', 'hp', source=cds_df)
>>> layout = row(p4,p5)
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五、输出与导出

5.1 Notebook

  使用 Bokeh 在Jupyter Notebook中进行输出。

>>> from bokeh.io import output_notebook, show
# 从 bokeh.io 模块导入 output_notebook 和 show 函数
>>> output_notebook()
# 用 output_notebook() 函数将 Bokeh 的输出设置为在 Jupyter Notebook 中显示。这样可以确保图形将直接嵌入到笔记本中，并且可以在笔记本中进行交互和查看
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  Bokeh 图形将在 Jupyter Notebook 中以嵌入的方式进行显示，并且可以在笔记本中进行交互和查看。

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5.2 HTML

5.2.1 脱机HTML

  使用 Bokeh 的 file_html 函数 将图形转换为 HTML 文件。

>>> from bokeh.embed import file_html
>>> from bokeh.resources import CDN 
>>> html = file_html(p, CDN, "my_plot")
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  通过执行上述代码，p 图形对象将被转换为一个包含 HTML 代码的字符串。这个 HTML 代码可以保存到一个文件中，或者集成到网页中，以显示和交互 Bokeh 图形。

>>> from bokeh.io import output_file, show
>>> output_file('my_bar_chart.html', mode='cdn')
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5.2.2 组件

  使用 Bokeh 的 components 函数 将图形转换为 JavaScript 脚本和 HTML 分隔。

>>> from bokeh.embed import components
>>> script, div = components(p)
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5.3 PNG

  使用 Bokeh 的 export_png 函数 将图形保存为 PNG 格式的图片文件。

>>> from bokeh.io import export_png
>>> export_png(p, filename="plot.png")
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  图形对象 p 将保存为一个名为 “plot.png” 的 PNG 图片文件。该文件将被保存在当前工作目录或指定的路径中，可以通过指定不同的文件名和路径来更改保存的位置和名称。

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5.4 SVG

  使用 Bokeh 的 export_svgs 函数 将图形保存为 SVG 格式的矢量图文件。

>>> from bokeh.io import export_svgs
>>> p.output_backend = "svg"
>>> export_svgs(p, filename="plot.svg")
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  图形对象 p 将保存为一个名为 “plot.svg” 的 SVG 格式的矢量图文件。该文件将被保存在当前工作目录或指定的路径中，可以通过指定不同的文件名和路径来更改保存的位置和名称。如果图形非常复杂，可能会生成多个 SVG 文件。

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六、显示或保存图形

  可以使用 Bokeh 的 show 函数 和 save 函数 来 显示和保存图形对象 p1 和 layout。

>>> show(p1) >>> show(layout) 
>>> save(p1) >>> save(layout)
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