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：

data = {
    'name': '公司',
    'children': [
        {
            'name': '人力资源部',
            'children': [
                {'name': '经理'},
                {'name': '员工'}
            ]
        },
        {
            'name': '技术部',
            'children': [
                {'name': '经理'},
                {'name': '员工'}
            ]
        }
    ]
}

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：

from bokeh.models import Plot, GraphRenderer, Oval, StaticLayoutProvider
from bokeh.plotting import from_networkx
from bokeh.io import show

# 将数据转换为网络图
G = nx.from_dict_of_dicts(data)

# 创建绘图对象
plot = Plot(plot_width=600, plot_height=400)

# 创建图渲染器
graph_renderer = GraphRenderer()
graph_renderer.node_renderer.glyph = Oval(height=10, width=20, fill_color='blue')
graph_renderer.edge_renderer.glyph.line_color = 'gray'

# 定义布局算法
# 这里使用tidy算法，可以自动计算每个节点的位置
graph_renderer.layout_provider = StaticLayoutProvider(graph_layout=layout)

plot.renderers.append(graph_renderer)

show(plot)

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：

from bokeh.plotting import figure, show

# 创建绘图对象
plot = figure(title="树形图示例", x_range=(-1, 5), y_range=(-1, 5), tools='')

# 手动指定节点位置
x = [0, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3]
y = [0, 0, 1, 1, 2, 3, 2, 3]

# 绘制节点之间的连线
plot.segment(x, y, x[1:], y[1:], color='gray', line_width=1)

# 绘制节点
plot.circle(x, y, size=30, fill_color='blue')

show(plot)

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：

graph_renderer.node_renderer.glyph = Oval(height=10, width=20, fill_color='blue')
graph_renderer.edge_renderer.glyph.line_color = 'gray'

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。