Python Bokeh – 在图上绘制散点图

Bokeh是一个基于Python的交互式可视化库，它可以帮助我们通过Web浏览器来展示和交互式地分析我们的数据。它可以让我们更加方便地创建高级交互式可视化，例如动态散点图，热力图等。

本文将介绍如何使用Bokeh绘制散点图。

安装Bokeh

在使用Bokeh之前，需要安装它。我们可以使用pip安装：

pip install bokeh

绘制散点图

以下是使用Bokeh绘制散点图的基本步骤：

1. 导入必要的库和模块
2. 准备数据
3. 创建画布和绘图工具
4. 绘制数据

下面是一个使用Bokeh绘制简单散点图的示例代码：

from bokeh.plotting import figure, output_file, show
import random

# 准备数据
x = [random.random() for i in range(10)]
y = [random.random() for i in range(10)]

# 创建画布和绘图工具
p = figure(title="散点图示例", x_axis_label='X轴', y_axis_label='Y轴')

# 绘制数据
p.circle(x, y, size=10)

# 保存并显示图形
output_file("scatterplot.html")
show(p)

这个例子中，我们生成了10个随机数据点，并通过p.circle方法在绘图工具中绘制了这些点。

最后，我们通过output_file方法将结果保存到本地，并通过show方法在浏览器中显示。

散点图参数

绘制散点图时，我们可以使用不同的参数来控制散点图的外观和行为。

以下是一些常用的散点图参数：

• x和y：散点的X轴和Y轴坐标
• size：散点的大小
• color：散点的颜色
• alpha：散点的透明度
• line_width：散点的边界线宽度
• line_color：散点的边界颜色

下面是一个使用散点图参数的示例：

from bokeh.plotting import figure, output_file, show
import random

# 准备数据
x = [random.random() for i in range(10)]
y = [random.random() for i in range(10)]
colors = ['red' if i > 0.5 else 'blue' for i in x]

# 创建画布和绘图工具
p = figure(title="散点图示例", x_axis_label='X轴', y_axis_label='Y轴')

# 绘制数据
p.circle(x, y, size=10, color=colors, alpha=0.5, line_width=2, line_color='black')

# 保存并显示图形
output_file("scatterplot.html")
show(p)

在这个例子中，我们使用颜色参数根据每个点的X值将点分为红色和蓝色。我们还使用透明度参数和边界参数来调整每个点的外观。

结论

Bokeh是一个功能强大的Python可视化库，它可以帮助我们快速地创建交互式可视化。本文介绍了如何使用Bokeh绘制散点图，并介绍了一些常用的散点图参数。使用这些知识，您可以更轻松地创建自己的高级交互式可视化。