Bokeh Python Bokeh工具提示文本格式化

在本文中，我们将介绍如何使用Bokeh库中的工具提示（tooltip）功能以及如何自定义工具提示的文本格式化。

阅读更多：Bokeh 教程

什么是Bokeh？

Bokeh是一个用于构建交互式数据可视化的Python库。它允许数据科学家和分析师通过简单的Python代码创建各种高质量图表，包括折线图、散点图、柱状图等。Bokeh提供了丰富的交互功能，使用户能够探索和分析大规模数据集。

Bokeh工具提示

Bokeh的工具提示是一种用户在鼠标悬停在图表上时显示的文本信息。它可以用于展示有关数据点的额外信息，例如数据的数值、标签或其他相关信息。在Bokeh中，我们可以使用HoverTool类来设置和定制工具提示。

下面是一个使用Bokeh绘制散点图并添加工具提示的示例：

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

# 创建一个绘图对象
p = figure()

# 绘制散点图
p.circle([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5])

# 创建一个工具提示对象
hover = HoverTool(
    tooltips=[
        ("x", " $x"), ("y", "$ y"),
    ]
)

# 将工具提示添加到绘图对象中
p.add_tools(hover)

# 显示绘图结果
show(p)

在这个示例中，我们创建了一个散点图，并使用HoverTool类创建了一个工具提示对象。工具提示的内容通过设置tooltips参数进行定义。在这里，我们将x轴的值显示为” $x”，y轴的值显示为”$ y”。当鼠标悬停在散点图的数据点上时，工具提示将显示这些信息。

自定义工具提示文本格式化

在前面的示例中，我们看到工具提示文本的格式非常简单，只是显示了x轴和y轴的数值。然而，Bokeh允许我们进行更复杂的文本格式化，并使用其他数据相关的信息。

以下是一些常用的Bokeh工具提示文本格式化选项：

$x：显示x轴的数值。
$y：显示y轴的数值。
$name：显示数据点的名称。
$color：显示数据点的颜色。
$size：显示数据点的大小。

为了演示自定义工具提示文本格式化，我们假设我们有一个数据集，它记录了某个城市过去一个月的每天的气温数据。我们希望在绘制折线图时，工具提示能够显示日期、气温和降水量。

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

# 创建一个绘图对象
p = figure()

# 模拟气温和降水量数据
dates = ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04', '2021-01-05']
temperatures = [10, 15, 12, 17, 20]
precipitations = [0, 0.5, 0.2, 0, 1]

# 绘制折线图
p.line(dates, temperatures)

# 创建一个工具提示对象
hover = HoverTool(
    tooltips=[
        ("Date", "@x"),
        ("Temperature", "@y °C"),
        ("Precipitation", "@precip mm"),
    ],
    formatters={
        '@x': 'datetime',
        '@y': 'numeral',
        '@precip': 'numeral',
    }
)

# 将工具提示添加到绘图对象中
p.add_tools(hover)

# 显示绘图结果
show(p)

在这个示例中，我们首先定义了日期、气温和降水量的数据。在工具提示的定义中，我们使用@符号加上相应的变量名来引用数据。@x表示日期，@y表示气温，并在后面添加了字符串”°C”以显示单位。@precip表示降水量，并在后面添加了字符串”mm”以显示单位。

此外，我们还使用formatters参数来指定数据的格式化方式。在这里，我们将日期格式化为datetime类型，将气温和降水量格式化为numeral类型。

总结

在本文中，我们介绍了Bokeh库中的工具提示功能以及如何自定义工具提示的文本格式化。通过使用HoverTool类和tooltips参数，我们可以轻松地设置工具提示的内容。在工具提示文本中，我们可以使用$符号加上相应的变量名来引用数据，并通过formatters参数来指定数据的格式化方式。这些功能使得我们能够更好地展示和分析数据，并为用户提供更丰富的交互体验。

希望本文对您理解Bokeh的工具提示和文本格式化有所帮助。祝您在使用Bokeh构建交互式数据可视化时取得成功！