Bokeh 如何使用Bokeh实现降采样图形

在本文中，我们将介绍如何使用Bokeh实现降采样图形。

阅读更多：Bokeh 教程

什么是降采样？

降采样是指通过减少数据点的数量来降低图形分辨率的过程。在大数据集或高密度图形中，使用原始数据点创建图形可能导致视觉上的混乱或性能问题。使用降采样，我们可以在保留图形趋势的同时，减少绘制所需的计算和绘图时间。

使用Bokeh降采样图形的方法

方法一：聚合数据

一种常见的降采样方法是使用聚合函数。Bokeh提供了pandas库的集成，我们可以使用pandas的 resample 函数对数据进行降采样。

示例代码：

import pandas as pd
from bokeh.plotting import figure, show

# 创建示例数据集
data = pd.DataFrame({
    'x': range(1000),
    'y': [i**2 for i in range(1000)]
})

# 将x轴数据转换为Datetime类型
data['x'] = pd.to_datetime(data['x'], unit='D')

# 将数据按周聚合
resampled_data = data.resample('W', on='x').mean().reset_index()

# 创建Bokeh图形
p = figure(title="降采样图形示例", x_axis_type='datetime')
p.line(x=resampled_data['x'], y=resampled_data['y'], line_width=2)

show(p)

在上面的示例中，我们使用了一个简单的数据集，其中包含了一个指数关系。我们使用 resample 函数将原始数据按周聚合，并取每周数据的平均值来降采样。然后，我们使用Bokeh创建一个折线图，并将降采样后的数据点绘制在图形上。

方法二：使用DataRenderer的`aggregate`函数

Bokeh还提供了另一种降采样图形的方法，即使用DataRenderer的aggregate函数。这种方法可以更直接地对原始数据进行降采样。

示例代码：

from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.plotting import figure, show

# 创建示例数据集
data = {
    'x': range(1000),
    'y': [i**2 for i in range(1000)]
}

# 创建Bokeh图形
p = figure(title="降采样图形示例")
p.line(x='x', y='y', line_width=2, source=ColumnDataSource(data))

# 设置降采样参数
p.line(x='x', y='y', line_width=2, source=ColumnDataSource(data),
       view=p.scatter('x', 'y', size=1, alpha=0.5,
                      line_color=None, color="orange")
       .aggregate('x', 'y', pd.DataFrame.sample))

show(p)

在上面的示例中，我们创建了一个简单的数据集，其中包含了一个指数关系。然后，我们使用Bokeh创建一个折线图，并使用aggregate函数对原始数据进行降采样。在这个示例中，我们使用了sample函数来对数据进行抽样。

总结

本文介绍了使用Bokeh实现降采样图形的两种方法。第一种方法是使用pandas库的 resample 函数对数据进行降采样，第二种方法是使用DataRenderer的aggregate函数直接对原始数据进行降采样。通过降低图形的分辨率，我们可以提高绘图效率，并减少视觉上的混乱。无论是对大数据集还是高密度图形，降采样都是一个非常有用且实用的工具。