Bokeh 如何使用Bokeh正确创建热力图

在本文中，我们将介绍如何使用Bokeh库来创建一个漂亮且易于理解的热力图。热力图是一种可视化方式，通过使用渐变颜色来显示数据的密度和强度。Bokeh是一个强大的Python库，提供了各种可视化工具和功能，包括创建热力图的能力。

阅读更多：Bokeh 教程

Bokeh概述

Bokeh是一个用于交互式数据可视化的现代库，使用Python语言开发。它可在Web浏览器中生成漂亮，交互式和响应式的图表。Bokeh使用简洁的语法和强大的功能，使得创建高级可视化的过程变得简单快捷。

创建热力图

要在Bokeh中创建热力图，我们需要以下几个步骤：

步骤1：导入必要的库和模块

在开始之前，我们需要导入必要的库和模块。在这个例子中，我们将使用Pandas库来读取数据，以及Bokeh库的相关模块。

import pandas as pd
from bokeh.io import output_notebook, show
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.models import ColumnDataSource, Range1d
from bokeh.transform import linear_cmap
from bokeh.palettes import Inferno256

步骤2：读取数据

接下来我们需要读取包含热力图数据的文件。在本例中，我们假设数据存储在一个名为”data.csv”的CSV文件中。

data = pd.read_csv("data.csv")

步骤3：准备数据

读取数据后，我们需要对数据进行预处理和准备。这包括选择要用于热力图的数据列，并将其转换为适当的格式。

# 选择用于热力图的数据列
heat_data = data[['x', 'y', 'value']]

# 将DataFrame转换为ColumnDataSource
source = ColumnDataSource(heat_data)

步骤4：创建热力图

现在我们已经准备好了数据，接下来我们将创建一个热力图。首先，我们需要为热力图创建一个空的绘图对象。

p = figure(plot_width=800, plot_height=600, 
           x_range=Range1d(start=0, end=10), 
           y_range=Range1d(start=0, end=10),
           toolbar_location=None, 
           title="Heatmap")

接下来，我们可以使用rect()方法在绘图对象上创建矩形图形，从而生成热力图。

p.rect(x='x', y='y', width=1, height=1, 
       source=source, fill_color=linear_cmap('value', palette=Inferno256, low=0, high=10))

在上述代码中，我们使用rect()方法创建矩形图形。x和y参数表示矩形的位置，width和height参数代表矩形的大小。source参数用于指定数据源，fill_color参数根据数据值进行颜色映射。

步骤5：显示热力图

最后一步是显示热力图。可以使用Bokeh提供的show()函数将图形显示在输出中。

show(p)

总结

本文介绍了如何使用Bokeh库创建热力图。我们首先导入必要的库和模块，然后读取和准备数据。接下来我们创建了一个热力图，并显示在输出中。Bokeh提供了简洁而强大的工具，使得创建漂亮的热力图变得轻而易举。希望这篇文章能够帮助你成功地使用Bokeh创建自己的热力图。