极客笔记Bokeh 等效vmin和vmax在Matplotlib和Bokeh中的应用
在本文中，我们将介绍在数据可视化工具Matplotlib和Bokeh中等效vmin和vmax的使用。vmin和vmax是用于控制颜色映射范围的参数。它们用于设置数据在颜色映射中的最小值和最大值。在Matplotlib中，vmin和vmax被广泛用于绘制热图、散点图和柱状图等各种图表。而在Bokeh中，vmin和vmax则用于控制图表中的颜色映射范围。
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什么是vmin和vmax？
vmin和vmax是表示最小值和最大值的参数。它们用于对数据进行归一化，并根据归一化范围来设置颜色映射。vmin和vmax的取值可以是任意数字。在Matplotlib中，这些值可以通过imshow、scatter和plot等函数的参数进行设置。在Bokeh中，vmin和vmax可以通过ColorMapper对象的属性进行设置。
在Matplotlib中的应用
在Matplotlib中，我们经常使用vmin和vmax来控制绘图中的颜色映射范围。例如，我们可以使用imshow函数绘制一幅热图，通过设置vmin和vmax来控制颜色的变化范围。下面的例子展示了如何使用vmin和vmax来绘制一幅简单的热图：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.random.rand(10, 10)
plt.imshow(data, cmap='hot', vmin=0.2, vmax=0.8)
plt.colorbar()
plt.show()
在上面的例子中，我们生成了一个10×10的随机矩阵，并使用imshow函数将其绘制为热图。设置vmin=0.2和vmax=0.8可以将颜色映射的范围限定在0.2到0.8之间，使得颜色变化更加明显。同时，我们还添加了一个颜色条，用于说明不同颜色对应的数值范围。
除了热图，vmin和vmax还可以应用在其他类型的图表中。例如，在绘制散点图和柱状图时，我们也可以使用vmin和vmax来调整颜色的映射范围。下面的例子展示了一个简单的散点图，其中点的颜色由其坐标值决定：
x = np.random.normal(0, 1, 100)
y = np.random.normal(0, 1, 100)
colors = np.random.rand(100)
plt.scatter(x, y, c=colors, vmin=-1, vmax=1, cmap='coolwarm')
plt.colorbar()
plt.show()
在上面的例子中，我们生成了100个随机坐标，并使用散点图显示它们的分布。通过设置vmin=-1和vmax=1，我们将颜色映射的范围限定在-1到1之间，使得散点图更加突出和易于理解。
在Bokeh中的应用
在Bokeh中，vmin和vmax用于控制图表的颜色映射范围。与Matplotlib不同，Bokeh更加注重于交互性和动态性。下面的例子展示了如何使用vmin和vmax来创建一个交互式的颜色映射图：
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import ColorBar, LinearColorMapper
from bokeh.transform import linear_cmap
import numpy as np
x = np.random.normal(0, 1, 100)
y = np.random.normal(0, 1, 100)
colors = np.random.rand(100)
mapper = linear_cmap(field_name='colors', palette='CoolWarm256', low=-1, high=1)
p = figure()
p.circle(x, y, fill_color=mapper, line_color=None, size=10)
color_bar = ColorBar(color_mapper=LinearColorMapper(palette='CoolWarm256', low=-1, high=1), location=(0, 0))
p.add_layout(color_bar, 'right')
show(p)
在上面的例子中，我们使用Bokeh创建了一个散点图，并使用linear_cmap函数将颜色映射与数据的取值范围关联起来。设置low=-1和high=1可以将颜色映射的范围限定在-1到1之间。结果是，散点的颜色将根据其数据值的大小而变化。
总结
在本文中，我们介绍了在Matplotlib和Bokeh中等效vmin和vmax的使用。vmin和vmax是用于控制颜色映射范围的重要参数，它们能够帮助我们更好地理解和分析数据。无论是在Matplotlib还是Bokeh中，合理设置vmin和vmax都能够提高数据可视化效果。对于Matplotlib，我们可以通过vmin和vmax参数来控制绘图的颜色映射范围；而在Bokeh中，我们可以使用vmin和vmax来控制颜色映射的范围，并创建交互式和动态的图表。希望本文能够帮助您更好地理解和使用vmin和vmax在数据可视化中的应用。