Bokeh 适用于Bokeh散点图中多个数据系列的HoverTool功能

在本文中，我们将介绍如何使用Bokeh的HoverTool功能来显示多个数据系列的信息。Bokeh是一个强大的Python交互式可视化库，可以用于创建各种各样的图表和可视化效果。

阅读更多：Bokeh 教程

Bokeh和HoverTool简介

Bokeh是一个用于Python的交互式可视化库，它的目标是提供一种简单而强大的方式来创建交互式的数据可视化。Bokeh可以用于生成各种类型的图表，包括线图、散点图、柱状图、地理图等等。它支持多种数据源，并提供了丰富的交互功能，例如工具栏、鼠标悬停等。

HoverTool是Bokeh中的一个工具，可以用于在鼠标悬停时显示附加信息。当鼠标悬停在散点图的数据点上时，HoverTool会显示与该数据点相关的数据。

使用HoverTool显示多个数据系列

要在Bokeh散点图中显示多个数据系列的附加信息，我们需要使用HoverTool的tooltips属性。tooltips属性是一个列表，每个元素都是一个包含字段和格式的元组。

以下是一个示例，演示了如何使用HoverTool显示多个数据系列的附加信息。

from bokeh.io import output_file, show
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.models import HoverTool

# 创建数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [6, 7, 2, 4, 5]
y2 = [3, 2, 4, 6, 8]

# 输出到静态HTML文件
output_file("scatter_plot.html")

# 创建绘图对象
p = figure(title="Scatter Plot", x_axis_label='X', y_axis_label='Y')

# 添加散点图和HoverTool
p.circle(x, y1, legend_label="Series 1", color="blue", size=10)
p.circle(x, y2, legend_label="Series 2", color="red", size=10)

hover = HoverTool(tooltips=[
    ("Series 1", "@y{int}"),
    ("Series 2", "@y{int}")
])

p.add_tools(hover)

# 显示图表
show(p)

在上面的示例中，我们创建了两个数据系列：Series 1和Series 2。然后，我们使用circle函数将这两个数据系列绘制成散点图，并将其添加到绘图对象p中。接下来，我们创建了一个HoverTool对象，并将其tooltips属性设置为一个包含两个元组的列表。每个元组都指定了一个字段名以及要显示的格式。

在这个示例中，我们将Series 1和Series 2的数据点的y值显示为整数。在鼠标悬停在某个数据点上时，HoverTool会显示该数据点的Series 1和Series 2的y值。

总结

本文介绍了如何使用Bokeh的HoverTool功能在散点图中显示多个数据系列的附加信息。通过设置HoverTool的tooltips属性，我们可以自定义要显示的字段和格式。Bokeh是一个功能强大且灵活的可视化库，适用于各种数据可视化需要。使用Bokeh的HoverTool功能，我们可以实现交互式的数据探索和可视化，提升数据分析的效率和质量。