Bokeh 无法在Bokeh中使用日期时间x轴绘制热图

在本文中，我们将介绍如何使用Bokeh库在Python中绘制热图，并探讨在Bokeh中使用日期时间x轴时可能遇到的问题。

阅读更多：Bokeh 教程

简介

Bokeh是一种用于生成交互式数据可视化的强大Python库。它提供了广泛的绘图选项，包括散点图、折线图、热图等。然而，当我们想要在Bokeh中绘制热图并使用日期时间作为x轴时，可能会遇到一些挑战。

问题描述

在Bokeh中绘制热图并使用日期时间作为x轴时，我们可能会遇到以下问题：
1. 时间数据的格式：Bokeh对于日期时间数据有特定的格式要求，我们需要将数据转换为相应的格式，以便Bokeh正确地解析和显示时间。
2. 时间数据的排序：如何确保时间数据按照正确的顺序排列，以便热图能够正确地显示。
3. 时间数据的刻度间隔：如何调整x轴上的时间刻度间隔，以便在热图中清晰地展示时间。

解决方案

下面是解决以上问题的示例代码：

from bokeh.io import output_file, show
from bokeh.models import LinearColorMapper, BasicTicker, ColorBar
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.transform import transform

# 创建示例数据
data = {'time': [datetime(2022, 1, 1, 9), datetime(2022, 1, 1, 10), datetime(2022, 1, 1, 11)], 'value': [10, 20, 30]}

# 将时间数据转换为Bokeh可解析的格式
data['time'] = pd.to_datetime(data['time'])

# 对时间数据进行排序
data = data.sort_values('time')

# 创建绘图对象
p = figure(x_axis_type='datetime', plot_width=800, plot_height=400)

# 绘制热图
p.rect(x=data['time'], y=[0], width=timedelta(hours=1), height=[1], fill_color=transform('value', mapper=LinearColorMapper(palette='Viridis256', low=0, high=40)), line_color=None)

# 调整x轴的时间刻度间隔
p.xaxis[0].ticker.desired_num_ticks = len(data['time'])

# 显示颜色条
color_bar = ColorBar(color_mapper=LinearColorMapper(palette='Viridis256', low=0, high=40), ticker=BasicTicker(desired_num_ticks=10))
p.add_layout(color_bar, 'right')

# 输出并显示图形
output_file('heatmap.html')
show(p)

在上述代码中，我们首先创建了一个包含时间和值的示例数据。然后，我们将时间数据转换为Bokeh可解析的格式，并对其进行排序。接下来，我们创建了一个绘图对象，并使用x_axis_type='datetime'来设置x轴为日期时间类型。使用p.rect()方法绘制了热图，其中x参数指定了时间数据，在热图中的位置会根据时间数据的顺序进行排列。通过调整p.xaxis[0].ticker.desired_num_ticks属性，我们可以控制x轴上的时间刻度间隔。最后，我们使用show(p)方法将图形显示在浏览器中。