如何用Python创建Bokeh库中的网格图？

Bokeh是一个开源的Python库，用于创建交互式数据可视化。它支持多种图表类型，包括线图、散点图、柱状图和网格图等。本文将介绍如何使用Bokeh库创建网格图。

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Bokeh库简介

Bokeh库是一个交互式可视化库，可以创建各种图表，包括线图、散点图、柱状图和网格图等。Bokeh库通过一个JavaScript引擎和一个Python引擎实现。在这两个引擎之间，Bokeh使用Bokeh Server作为桥梁。Bokeh库的主要特点是可以生成美观的、交互式的可视化图表。它支持HTML输出，因此可以很容易地嵌入到Web应用程序中。

安装Bokeh库

在使用Bokeh库之前，需要先安装该库。可以使用pip命令来安装：

pip install bokeh

此外，还需要安装NumPy库和Pandas库来处理数据。如果没有安装这两个库，可以使用以下命令安装：

pip install numpy
pip install pandas

准备数据

在创建网格图之前，需要准备一些数据。本文将使用Pandas库生成随机数据。下面的代码示例将生成随机浮点数，然后使用Pandas库将这些浮点数转换为DataFrame对象。

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.DataFrame(np.random.randn(200, 4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])

创建网格图

Bokeh库提供了一个名为GridPlot的函数，用于创建网格图。GridPlot函数接受一个二维数组作为输入，该数组的每个元素都是一个Bokeh图表对象。下面的代码示例创建了两个散点图和两个线图，并将它们组合成一个网格图。

from bokeh.layouts import gridplot
from bokeh.plotting import figure, show

p1 = figure()
p1.circle(data['A'], data['B'])

p2 = figure()
p2.triangle(data['C'], data['D'])

p3 = figure()
p3.line(data['A'], data['C'])

p4 = figure()
p4.line(data['B'], data['D'])

grid = gridplot([[p1, p2], [p3, p4]])
show(grid)

在上面的代码示例中，先使用figure函数创建了四个图表对象。第一个和第二个图表对象分别为散点图，使用circle方法和triangle方法绘制。第三个和第四个图表对象为线图，使用line方法绘制。然后，将这四个图表对象组合成一个2×2的网格图，并使用show函数显示。

自定义网格图

可以通过调整网格图的各个参数来自定义网格图。例如，可以设置网格线的颜色、宽度和样式，设置坐标轴的范围、标签和标题，设置图表的标题和大小等。下面的代码示例演示了如何自定义网格图的各个参数。

from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.models import LinearAxis, Range1d
from bokeh.models import NumeralTickFormatter

# 设置图表大小和标题
p1 = figure(title='Scatter plot', plot_width=400, plot_height=400)
p2 = figure(title='Scatter plot', plot_width=400, plot_height=400)

# 设置坐标轴范围、标签和标题
p1.xaxis.axis_label = 'X Axis'
p1.yaxis.axis_label = 'Y Axis'
p1.x_range = Range1d(-2, 2)
p1.y_range = Range1d(-2, 2)

# 设置网格线颜色、宽度和样式
p1.xgrid.grid_line_color = 'gray'
p1.xgrid.grid_line_width = 2
p1.xgrid.grid_line_dash = [6, 4]

# 设置数据源
source = ColumnDataSource(data)

# 绘制散点图
p1.circle('A', 'B', source=source, size=8)

# 设置坐标轴标签的格式
p1.yaxis[0].formatter = NumeralTickFormatter(format='0.0')

# 设置第二个图表对象的参数
p2.xaxis.axis_label = 'X Axis'
p2.yaxis.axis_label = 'Y Axis'
p2.x_range = p1.x_range
p2.y_range = p1.y_range
p2.xgrid.grid_line_color = 'gray'
p2.xgrid.grid_line_width = 2
p2.xgrid.grid_line_dash = [6, 4]
p2.yaxis[0].formatter = NumeralTickFormatter(format='0.0')
p2.circle('C', 'D', source=source, size=8)

# 将两个图表对象组合成网格图
grid = gridplot([[p1, p2]], toolbar_location=None)

# 显示网格图
show(grid)

在上面的代码示例中，设置了两个图表对象的大小和标题。然后，使用range1d函数设置了坐标轴的范围，使用grid_line_color、grid_line_width和grid_line_dash设置了网格线的颜色、宽度和样式。使用ColumnDataSource函数设置了数据源，并在散点图中使用了该数据源。还设置了坐标轴标签的格式。最后，使用gridplot函数将两个图表对象组合成一个垂直排列的网格图，并使用show函数显示。