极客笔记Bokeh 如何在Bokeh中构建树形图
在本文中，我们将介绍如何使用Bokeh构建树形图。树形图是一种有助于展示数据层次结构的可视化工具。通过将数据以树状结构组织起来，我们可以清晰地显示不同层级之间的关系和层次。
阅读更多：Bokeh 教程
Bokeh简介
Bokeh是一个用于构建交互式数据可视化的Python库。它提供了丰富的绘图功能和交互性工具，可以帮助我们以美观而高效的方式展示数据。
数据准备
在开始构建树形图之前，我们需要准备好适用于树状结构的数据。例如，假设我们想要展示一个公司的组织结构，其中包含不同部门和员工的关系。我们可以使用以下方式来组织数据：
在这个例子中，我们使用字典和列表的嵌套结构表示不同层级之间的关系。根节点是公司，每个部门都是根节点的子节点，每个员工则是部门节点的子节点。
构建树形图
在Bokeh中构建树形图通常有两种方法：使用布局算法或者手动指定节点位置。下面我们将介绍这两种方法的具体实现。
方法一：使用布局算法
Bokeh提供了多种布局算法，可以帮助我们自动计算树形图中节点的位置。以下是一个使用“tidy”布局算法构建树形图的示例代码：
在这个示例中，我们使用了NetworkX库来将数据转换为网络图。然后，我们创建了一个绘图对象和一个图渲染器，并为节点和边设置了样式。最后，我们通过定义布局算法来计算每个节点的位置，并将其添加到绘图对象中。
方法二：手动指定节点位置
如果我们希望更精确地控制树形图中节点的位置，可以手动指定节点的x和y坐标。以下是一个手动指定节点位置的示例代码：
在这个示例中，我们使用figure函数创建了一个绘图对象，并手动指定了每个节点的x和y坐标。然后，我们使用segment函数绘制了节点之间的连线，并使用circle函数绘制了节点本身。最后，我们使用show函数显示了绘图对象。
自定义树形图样式
在Bokeh中，我们可以根据需要自定义树形图的样式。以下是一些常用的样式设置示例：
在这个示例中，我们使用Oval类来设置节点的形状和大小，并使用fill_color参数设置节点的填充色。我们还使用line_color参数设置连线的颜色。
除了节点和连线的样式，我们还可以设置背景、标签、标题等元素的样式。通过调整这些样式设置，我们可以根据需求创建出符合要求的树形图。
总结
本文介绍了如何使用Bokeh构建树形图。我们可以使用布局算法或者手动指定节点位置来实现树形图的绘制。另外，我们还可以根据需要自定义树形图的样式。通过Bokeh提供的丰富功能，我们可以轻松地创建出直观而美观的树形图，帮助我们更好地理解数据层次结构。