如何使用Bokeh在Python中可视化多个柱形图？

Bokeh是Python中一款优秀的可视化库，它允许用户使用Python语言快速创建交互式的可视化图表，包括折线图、柱形图、散点图、热力图等多种类型。特别地，在进行多个柱形图的可视化方面，Bokeh也能够提供强大的支持。

本文将介绍如何使用Bokeh在Python中可视化多个柱形图。我们将通过以下示例代码来演示：

更多Python教程，请阅读：Python 教程

from bokeh.io import show, output_file
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.palettes import Spectral6
from bokeh.plotting import figure

output_file("multi_bar.html")

fruits = ['Apples', 'Pears', 'Nectarines', 'Plums', 'Grapes', 'Strawberries']
years = ['2015', '2016', '2017']

data = {'fruits': fruits,
        '2015': [2, 1, 4, 3, 2, 4],
        '2016': [5, 3, 3, 2, 4, 6],
        '2017': [3, 2, 4, 4, 5, 3]}

source = ColumnDataSource(data=data)

p = figure(x_range=fruits, plot_height=250, title="Fruit Counts by Year",
           toolbar_location=None, tools="")

p.vbar_stack(years, x='fruits', width=0.9, color=Spectral6, source=source,
             legend_label=years)

p.y_range.start = 0
p.x_range.range_padding = 0.1
p.xgrid.grid_line_color = None
p.legend.location = "top_left"
p.legend.orientation = "horizontal"

show(p)

代码解析

首先我们需要导入必要的库，包括了show、output_file、ColumnDataSource、Spectral6等等。在这里我们需要注意的是，这里使用了Figure方法创建一个名为p的柱形图，并设置了一些基本参数，比如颜色、标签、尺寸等。

from bokeh.io import show, output_file
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.palettes import Spectral6
from bokeh.plotting import figure

output_file("multi_bar.html")

fruits = ['Apples', 'Pears', 'Nectarines', 'Plums', 'Grapes', 'Strawberries']
years = ['2015', '2016', '2017']

data = {'fruits': fruits,
        '2015': [2, 1, 4, 3, 2, 4],
        '2016': [5, 3, 3, 2, 4, 6],
        '2017': [3, 2, 4, 4, 5, 3]}

source = ColumnDataSource(data=data)

p = figure(x_range=fruits, plot_height=250, title="Fruit Counts by Year",
           toolbar_location=None, tools="")

p.vbar_stack(years, x='fruits', width=0.9, color=Spectral6, source=source,
             legend_label=years)

p.y_range.start = 0
p.x_range.range_padding = 0.1
p.xgrid.grid_line_color = None
p.legend.location = "top_left"
p.legend.orientation = "horizontal"

show(p)

在本文的示例代码中，我们将创建三个不同的柱形图，分别代表了不同年份的数据。数据源包括了水果名称和对应的数量，如下所示：

fruits = ['Apples', 'Pears', 'Nectarines', 'Plums', 'Grapes', 'Strawberries']
years = ['2015', '2016', '2017']

data = {'fruits': fruits,
        '2015': [2, 1, 4, 3, 2, 4],
        '2016': [5, 3, 3, 2, 4, 6],
        '2017': [3, 2, 4, 4, 5, 3]}

其中’fruits’表示水果的名称，’2015’、’2016’、’2017’分别表示三个年份的水果数量。

接着，我们使用ColumnDataSource方法创建了一个ColumnDataSource对象source。该对象将我们的数据源包装成了一个可以供可视化图表使用的格式。

source = ColumnDataSource(data=data)

我们使用vbar_stack方法创建了可视化的柱形图。其中，’years’参数指定要叠加的柱形图的年份，’x’参数指定水果名称所对应的数据源列名。同时，我们指定了图表的宽度、颜色、数据源以及标签名称。其中，Spectral6是一个长度为6的预定义调色板。

p.vbar_stack(years, x='fruits', width=0.9, color=Spectral6, source=source,
             legend_label=years)

我们还设置了柱形图的一些其他参数，如图表标题、工具、横坐标间距、网格颜色以及标签位置和方向等。

p.y_range.start = 0
p.x_range.range_padding = 0.1
p.xgrid.grid_line_color = None
p.legend.location = "top_left"
p.legend.orientation = "horizontal"

最后，我们使用show方法展示了我们的可视化图表，并将其保存为multi_bar.html文件。

show(p)

结论

本文介绍了如何使用Bokeh在Python中可视化多个柱形图。通过使用vbar_stack方法，我们可以轻松地创建多个柱形图，并设置其颜色、图例、标签等属性。这可以帮助我们更好地理解数据，并更直观地展示数据的特征。