Bokeh 添加节点标签到Bokeh网络图

在本文中，我们将介绍如何使用Bokeh库在网络图中添加节点标签。网络图是由节点和边组成的图形表示，节点标签可以帮助我们更好地理解和解释网络的结构和关系。

Bokeh是一个Python库，用于创建交互式可视化图形，支持各种可视化类型，包括网络图。通过使用Bokeh，我们可以轻松地创建漂亮而富有交互性的网络图，并自定义节点标签以展示更多信息。

阅读更多：Bokeh 教程

创建基本的网络图

首先，让我们创建一个基本的网络图。我们将使用Bokeh库以及Networkx库来生成一个简单的网络图。

import networkx as nx
from bokeh.io import show
from bokeh.models import Circle, HoverTool
from bokeh.models.graphs import from_networkx
from bokeh.palettes import Spectral4
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.io import output_notebook

# 创建一个空的有向图
G = nx.DiGraph()

# 添加节点
G.add_nodes_from(['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'])

# 添加边，表示节点之间的连接关系
G.add_edges_from([('A', 'B'), ('B', 'C'), ('C', 'D'), ('D', 'E'), ('E', 'F')])

接下来，我们将使用Bokeh的from_networkx函数将Networkx图转换为Bokeh图形对象，并创建一个绘图区域。

# 将网络图转换为Bokeh图形对象
plot = figure(title='Basic Network Plot', x_range=(-2, 2), y_range=(-2, 2), tools='')

# 使用from_networkx函数将Networkx图转换为Bokeh图形对象
graph_renderer = from_networkx(G, nx.spring_layout, scale=2, center=(0, 0))

# 添加边的绘制属性
graph_renderer.edge_renderer.glyph = MultiLine(line_color='gray', line_alpha=0.8, line_width=1)
plot.renderers.append(graph_renderer)

# 隐藏节点的绘制属性
graph_renderer.node_renderer.data_source.data['name'] = graph_renderer.node_renderer.data_source.data['index']
graph_renderer.node_renderer.data_source.data['index'] = range(len(graph_renderer.node_renderer.data_source.data['name']))
circle = Circle(size=15, fill_color=Spectral4[0], line_color='gray')
graph_renderer.node_renderer.glyph = circle
plot.renderers.append(graph_renderer)

# 显示图形
show(plot)

以上代码将生成一个基本的网络图，节点之间以直线连接，并使用图形的中心点进行布局。

添加节点标签

现在，让我们添加节点标签到我们的网络图中。我们可以使用Bokeh的LabelSet类来实现这一点。

from bokeh.models import LabelSet

labels = LabelSet(x='x', y='y', text='name', level='glyph',
                  x_offset=5, y_offset=5, source=graph_renderer.node_renderer.data_source)
plot.add_layout(labels)

在上述代码中，我们创建了一个LabelSet对象，并通过设置x和y属性指定标签的位置，text属性指定标签的内容，level属性为’glyph’指定标签在图形上方显示，x_offset和y_offset属性分别指定标签相对于节点的偏移量，最后将LabelSet对象添加到绘图区域中。

之后重新运行show(plot)命令来显示带有节点标签的网络图。

自定义节点标签

除了基本的节点标签之外，Bokeh还提供了许多其他的标签自定义选项。我们可以设置标签的字体、颜色、大小和对齐方式，以满足我们的需求。

labels.text_font_size = '10pt'
labels.text_color = 'black'
labels.text_font = "helvetica"
labels.text_align = 'center'

以上代码将标签的字体大小设置为10pt，颜色设置为黑色，字体设置为helvetica，对齐方式设置为居中。

可以根据我们的喜好和需要进一步自定义标签的外观。

总结

本文介绍了如何在Bokeh网络图中添加节点标签。首先，我们创建了一个基本的网络图，并使用Bokeh的from_networkx函数将Networkx图转换为Bokeh图形对象。然后，我们使用LabelSet类添加节点标签，并进行了一些自定义设置。通过在网络图中添加节点标签，我们可以更好地理解和解释网络的结构和关系，为数据分析工作提供更多的可视化帮助。

通过使用Bokeh库，我们可以灵活地创建和自定义各种类型的可视化图形，并轻松地与数据进行交互。无论是用于数据分析、数据可视化，还是用于展示结果或与他人分享，Bokeh都是一个强大实用的工具。

希望本文对于学习Bokeh库和网络图的创建有所帮助，鼓励读者进一步探索和尝试更多的功能和可能性。