Bokeh – 获取已选择的点的信息

在本文中，我们将介绍如何使用Bokeh库获取已选择的点的信息。Bokeh是一个用于交互式可视化的Python库，可以帮助我们创建漂亮的图表和可视化效果。

Bokeh提供了一个非常方便的工具，允许用户在图表中选择点，并获取所选点的详细信息。我们可以使用Bokeh的TapTool和HoverTool工具来实现这一点。TapTool允许用户单击图表中的点，并触发一个事件，而HoverTool则允许用户将鼠标悬停在点上并显示相关的信息。

以下是一个示例，展示如何使用Bokeh来获取已选择的点的信息。

首先，我们需要导入bokeh库和一些相关的包：

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import ColumnDataSource, HoverTool, TapTool

接下来，我们可以创建一个简单的散点图，并将TapTool和HoverTool添加到图表中：

# 创建一个散点图
p = figure(tools="tap,hover")

# 添加数据点
source = ColumnDataSource(data=dict(
    x=[1, 2, 3, 4, 5],
    y=[6, 7, 2, 4, 5],
    label=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
))

# 绘制散点图
p.circle('x', 'y', source=source)

# 添加`TapTool`和`HoverTool`
tap_tool = TapTool(callback=CustomJS(code="console.log('点被选中')"))
hover_tool = HoverTool(tooltips=[('标签', '@label')])

p.add_tools(tap_tool, hover_tool)

在上面的代码中，我们创建了一个包含5个数据点的散点图。我们还创建了一个ColumnDataSource对象，用于存储数据点的信息。然后，我们使用p.circle方法绘制散点图，并将source参数设置为我们的ColumnDataSource对象。最后，我们使用add_tools方法将TapTool和HoverTool添加到图表中。

现在，当我们单击散点图中的任何点时，TapTool将触发一个事件，并在控制台上打印出“点被选中”的消息。而当我们将鼠标悬停在点上时，HoverTool将显示该点的标签。

在实际应用中，我们可以根据具体需求来处理选中点的事件。例如，我们可以在回调函数中执行任意操作，如更新其他图表或数据。

阅读更多：Bokeh 教程

总结

在本文中，我们介绍了如何使用Bokeh库获取已选择点的信息。我们使用TapTool和HoverTool工具来实现这一点，并给出了一个示例说明。通过使用这些工具，我们可以轻松地获取所选点的详细信息，并进行进一步的分析和可视化。Bokeh是一个功能强大且使用方便的库，可以帮助我们创建交互式的、可视化效果出色的图表。无论是数据科学家、数据分析师还是数据可视化专业人士，Bokeh都是一个非常有用的工具。希望本文能够帮助您更好地了解和使用Bokeh库。