Bokeh：在Python Bokeh绘图中选择图元

在本文中，我们将介绍如何在Python Bokeh绘图中选择图元。Bokeh是一个用于交互式数据可视化的强大Python库，可以帮助我们创建各种类型的图表和可视化效果。在Bokeh中，我们可以使用不同的方法选择图元，包括选择、高亮和隐藏特定的数据点或图形元素。

阅读更多：Bokeh 教程

Bokeh简介

Bokeh是一个用于交互式数据可视化的Python库，它可以帮助我们创建漂亮且功能丰富的图表。它提供了各种绘图工具和功能，使我们能够根据需要创建交互式、自定义的图形。Bokeh还具有强大的控件和工具集，可以支持复杂的交互操作，如放大、缩小、平移和选择。

Bokeh选择图元的方法

在Bokeh中，我们可以使用不同的方法选择图元。下面是一些常用的选择方法及其说明：

选择

选择是一种基本的图元选择方法。我们可以通过指定一个或多个图元属性来选择特定的数据点或图形元素。下面是一个示例：

from bokeh.plotting import figure, show

p = figure()

# 创建一个包含10个数据点的散点图
p.circle([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], size=10)

# 使用`selection`属性选择数据点
p.select(dict(type=Circle, fill_color="red"))

show(p)

在上面的示例中，我们创建了一个包含10个数据点的散点图，并通过指定selection属性选择了所有填充颜色为红色的数据点。

高亮

除了选择，我们还可以通过高亮的方式突出显示特定的图元。高亮使得我们可以在图表中突出显示关键的数据点或图形元素。下面是一个示例：

from bokeh.plotting import figure, show

p = figure()

# 创建一个包含10个数据点的散点图
p.circle([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], size=10)

# 使用`hover`工具将鼠标悬停在数据点上时高亮显示
p.hover_tool = HoverTool(tooltips=None, renderers=[p.select(dict(type=Circle, fill_color="red"))])

show(p)

在上面的示例中，我们创建了一个包含10个数据点的散点图，并使用hover工具将鼠标悬停在数据点上时高亮显示填充颜色为红色的数据点。

隐藏

另一个选择图元的方法是隐藏。我们可以通过隐藏特定的数据点或图形元素来改变图表的显示效果。下面是一个示例：

from bokeh.plotting import figure, show

p = figure()

# 创建一个包含10个数据点的散点图
p.circle([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], size=10)

# 隐藏填充颜色为红色的数据点
p.select(dict(type=Circle, fill_color="red")).visible = False

show(p)

在上面的示例中，我们创建了一个包含10个数据点的散点图，并通过隐藏特定的填充颜色为红色的数据点来改变图表的显示效果。

总结

在本文中，我们介绍了如何在Python Bokeh绘图中选择图元。Bokeh提供了多种选择图元的方法，包括选择、高亮和隐藏特定的数据点或图形元素。通过使用这些方法，我们可以根据需要来突出显示或隐藏特定的数据点或图形元素，从而改变图表的显示效果。Bokeh的强大功能和丰富的控件和工具集使得我们能够创建交互式、自定义的图形，并进行复杂的交互操控和数据分析。

希望本文对您理解和使用Bokeh选择图元的方法有所帮助！