Bokeh 如何在Bokeh中用hover文本填充一个div

在本文中，我们将介绍如何在Bokeh中使用hover文本填充一个div。Bokeh是一个用于在Python中创建交互式可视化的库，它提供了丰富的功能和灵活性。使用Bokeh，我们可以创建各种类型的图表和可视化，从简单的线图到复杂的仪表盘。

一个常见的需求是在图表或可视化中添加hover交互，以显示与数据相关的附加信息。例如，在一个柱状图中，当鼠标悬停在柱子上时，可以显示该柱子的值。在Bokeh中，我们可以通过使用hover工具和自定义的hover回调函数来实现这一点。

为了演示如何在Bokeh中填充一个div，让我们创建一个简单的柱状图，并在鼠标悬停时显示该柱子的值。首先，我们需要导入所需的库和模块：

from bokeh.io import output_file, show
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.models import HoverTool, Div
from bokeh.layouts import row

接下来，我们创建一个数据集来生成柱状图。我们将使用一个字典来保存每根柱子的名称和值：

data = {'labels': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
        'values': [10, 20, 15, 25, 18]}

然后，我们使用Bokeh的figure函数创建一个柱状图，并将数据传递给source参数：

p = figure(x_range=data['labels'], plot_height=250, title="Bar Plot")
p.vbar(x=data['labels'], top=data['values'], width=0.9)

现在，我们可以创建一个hover工具，并将它添加到图表中。首先，我们需要创建一个自定义的hover回调函数来获取柱子的值，并将其填充到一个div中：

def hover_callback(tooltips, div):
    def callback(attr, old, new):
        index = int(new['1d']['indices'][0])
        value = data['values'][index]
        div.text = f"Value: {value}"
    return callback

然后，我们创建一个HoverTool，并将hover回调函数和tooltips参数传递给它：

hover = HoverTool(callback=hover_callback(tooltips=[("Value", "@top")], div=div))
p.add_tools(hover)

最后，我们需要创建一个div，并将其添加到布局中：

div = Div()
layout = row(p, div)

现在，我们可以将生成的布局显示在浏览器中：

output_file("bar_plot.html")
show(layout)

当我们在图表上悬停鼠标时，会在div中显示与柱子相关的值。

这就是在Bokeh中使用hover文本填充一个div的方法。通过使用hover工具和自定义的hover回调函数，我们可以根据需要显示附加信息。Bokeh提供了丰富的交互功能，使我们能够创建灵活和多样化的可视化。

阅读更多：Bokeh 教程

总结

在本文中，我们介绍了如何在Bokeh中使用hover文本填充一个div。通过使用hover工具和自定义的hover回调函数，我们可以在图表或可视化中显示与数据相关的附加信息。Bokeh提供了丰富的功能和灵活性，使我们能够创建交互式的可视化。希望这篇文章能帮助您更好地理解并使用Bokeh库。