Bokeh：如何在Bokeh中分离节点和边缘的悬停工具

在本文中，我们将介绍如何在Bokeh中分别使用节点和边缘的悬停工具。Bokeh是一个用于交互式数据可视化的Python库，它提供了强大而灵活的工具来创建漂亮且交互式的图形。使用Bokeh，您可以创建各种类型的图表，包括网络图。

在网络图中，节点代表着实体，而边缘则代表它们之间的关系。通过悬停工具，用户可以通过将鼠标悬停在节点或边缘上来查看有关它们的详细信息。然而，有时候我们可能需要将节点和边缘的悬停工具分开，以便更好地控制信息的显示。

阅读更多：Bokeh 教程

分离节点的悬停工具

要分离节点的悬停工具，我们需要先创建一个节点的悬停工具，并将其添加到图形中。然后，我们需要向悬停工具中添加节点的相关信息。以下是一个示例代码：

from bokeh.models import HoverTool

# 创建一个节点的悬停工具
node_hover_tool = HoverTool(tooltips=[("Node ID", "@node_id"), ("Label", "@label")])

# 将悬停工具添加到图形中
plot.add_tools(node_hover_tool)

# 向悬停工具中添加节点的信息
plot.circle('x', 'y', size=10, source=nodes_data_source)

在上面的代码中，我们首先创建了一个悬停工具node_hover_tool，并使用tooltips参数定义了悬停工具中显示的信息。在这个示例中，我们显示了节点的ID和标签。然后，我们将悬停工具添加到图形plot中，并将节点的坐标通过plot.circle函数绘制在图形上。

分离边缘的悬停工具

要分离边缘的悬停工具，我们需要类似地创建一个边缘的悬停工具，并将其添加到图形中。然后，我们需要向悬停工具中添加边缘的相关信息。以下是一个示例代码：

from bokeh.models import HoverTool

# 创建一个边缘的悬停工具
edge_hover_tool = HoverTool(tooltips=[("Source", "@source"), ("Target", "@target")])

# 将悬停工具添加到图形中
plot.add_tools(edge_hover_tool)

# 向悬停工具中添加边缘的信息
plot.multi_line('xs', 'ys', line_width=2, source=edges_data_source)

在上面的代码中，我们首先创建了一个悬停工具edge_hover_tool，并使用tooltips参数定义了悬停工具中显示的信息。在这个示例中，我们显示了边缘的源节点和目标节点。然后，我们将悬停工具添加到图形plot中，并将边缘的坐标通过plot.multi_line函数绘制在图形上。