Bokeh 什么是Bokeh的“屏幕单位”

在本文中，我们将介绍Bokeh的“屏幕单位”。Bokeh是一个用于交互式数据可视化的Python库。它提供了一种简便的方式来创建各种图形，并可以与其他Python库和工具无缝集成。屏幕单位是Bokeh中一个重要的概念，它帮助我们在不同的设备上进行可视化，保证了图形的适应性和一致性。接下来，让我们深入了解一下屏幕单位的工作原理以及如何在Bokeh中使用它。

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什么是屏幕单位？

屏幕单位是Bokeh中用于测量尺寸和位置的单位。它是一个相对单位，不依赖于具体的像素值，而是以屏幕的宽度和高度作为参考。这意味着无论我们在什么设备上打开Bokeh图形，它都会自动调整和适应屏幕的大小，保持图像的一致性。

如何使用屏幕单位？

在Bokeh中使用屏幕单位非常简单。我们可以通过设置x_range和y_range来定义坐标轴的范围，并使用plot_width和plot_height来设置图形的宽度和高度。这些参数都可以使用屏幕单位来指定。

from bokeh.plotting import figure, show

p = figure(plot_width=400, plot_height=300, x_range=(0, 10), y_range=(0, 10))

p.circle(x=[2, 4, 6, 8], y=[3, 5, 7, 9], size=20)

show(p)

在上面的代码中，我们创建了一个宽度为400像素，高度为300像素的图形，并使用x_range和y_range指定了x轴和y轴的范围。无论这个图形在什么设备上显示，它都会自动根据屏幕的大小进行调整。

示例说明

为了更好地理解屏幕单位的作用，让我们来看一个示例。假设我们有一份包含人口数据的CSV文件，我们想要可视化这些数据，并在图形中明确显示每个点的人口数量。

首先，我们需要使用pandas库来读取CSV文件，并将数据存储在一个DataFrame中。

import pandas as pd

data = pd.read_csv('population_data.csv')

接下来，我们需要使用Bokeh来创建一个散点图，并使用屏幕单位来指定图形的尺寸和位置。我们可以使用人口数量来确定每个点的大小，从而更清晰地显示数据。

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

# 创建数据源
source = ColumnDataSource(data=data)

# 创建颜色映射器
color_mapper = LinearColorMapper(palette='Viridis256', low=data['population'].min(), high=data['population'].max())

# 创建图形
p = figure(plot_width=800, plot_height=600, x_axis_label='Longitude', y_axis_label='Latitude', tools='hover')

# 绘制散点图
p.circle(x='longitude', y='latitude', size='population', fill_color=transform('population', color_mapper), line_color='black', source=source)

# 显示图形
show(p)

上面的代码中，我们从数据源中获取经纬度和人口数量，并根据人口数量的大小来设置散点的尺寸。同时，我们还使用了一个颜色映射器来根据人口数量的大小为每个点指定一个颜色。这样，我们的图形就能够直观地显示出不同地区的人口多少。

现在，无论我们在什么设备上打开这个图形，它都会自动根据屏幕的大小进行调整，确保图像的一致性和适应性。