Bokeh Python Bokeh色彩调色板和图例

在本文中，我们将介绍Bokeh Python库中的色彩调色板和图例的使用。Bokeh是一个用于创建交互式可视化图表的强大工具，它可以帮助我们快速生成各种各样的图表，并灵活地调整其外观。

阅读更多：Bokeh 教程

Bokeh色彩调色板

调色板在数据可视化中扮演着非常重要的角色，它可以帮助我们更好地展示数据的不同特征。Bokeh提供了各种各样的内置调色板，可以满足不同的需求。

设置全局的调色板

在Bokeh中，我们可以使用palette参数来设置全局的调色板。例如，我们可以使用以下代码将全局的调色板设置为”Viridis256″：

from bokeh.plotting import figure
from bokeh.palettes import Viridis256

p = figure()
p.palette = Viridis256

这样，我们创建的所有图表都会使用”Viridis256″调色板。

使用调色板绘制图表

除了设置全局的调色板外，我们还可以针对不同的图表使用不同的调色板。

在Bokeh中，我们可以使用palette参数来指定不同的调色板。例如，我们可以使用以下代码为柱状图设置”Viridis256″调色板：

from bokeh.plotting import figure
from bokeh.palettes import Viridis256

p = figure()
p.vbar(x=[1, 2, 3], top=[1, 2, 3], width=0.9, palette=Viridis256)

这样柱状图的每个柱子都会使用”Viridis256″调色板中的颜色。

自定义调色板

如果Bokeh提供的内置调色板不符合我们的需求，我们还可以自定义调色板。Bokeh中提供了一些工具函数，可以帮助我们生成自定义的调色板。

一个常用的工具函数是linear_palette，它可以生成一个线性调色板。例如，我们可以使用以下代码生成一个由自定义颜色组成的线性调色板：

from bokeh.palettes import linear_palette

colors = ['red', 'green', 'blue']
custom_palette = linear_palette(colors, n=10)

这样我们就得到了一个由10个不同颜色组成的线性调色板。

Bokeh图例

图例是数据可视化中的常见元素，它可以方便地说明不同颜色或标记代表的含义。Bokeh提供了简单易用的图例功能，可以帮助我们更好地解释我们的可视化图表。

添加图例

在Bokeh中，我们可以使用add_layout方法将图例添加到图表中。例如，我们可以使用以下代码添加一个简单的图例：

from bokeh.plotting import figure
from bokeh.models import Legend

p = figure()
p.circle(x=[1, 2, 3], y=[1, 2, 3], legend_label='Circle')
p.line(x=[1, 2, 3], y=[3, 2, 1], legend_label='Line')

legend = Legend(items=[(p.legend[0], [p.renderers[0]]), (p.legend[1], [p.renderers[1]])])
p.add_layout(legend, 'right')

这样我们在图表的右侧添加了一个包含”Circle”和”Line”的图例。

自定义图例项

Bokeh还提供了一些方法来自定义图例项的外观。我们可以使用label_text_font参数来设置图例项的字体，使用label_text_color参数来设置图例项的颜色，使用label_standoff参数来设置图例项与图表之间的距离等。

例如，我们可以使用以下代码自定义图例项：

from bokeh.plotting import figure
from bokeh.models import Legend

p = figure()
p.circle(x=[1, 2, 3], y=[1, 2, 3], legend_label='Circle')
p.line(x=[1, 2, 3], y=[3, 2, 1], legend_label='Line')

legend = Legend(items=[(p.legend[0], [p.renderers[0]]), (p.legend[1], [p.renderers[1]])],
                label_text_font='Arial', label_text_color='red', label_standoff=10)
p.add_layout(legend, 'right')

这样我们就将图例项的字体设置为Arial，颜色设置为红色，并且与图表之间距离为10。