Python交互图表可视化Bokeh：1. 可视交互化原理| 基本设置

Posted 2021-01-10 kris12

 Bokeh

pandas和matplotlib就可以直接出分析的图表了，最基本的出图方式。是面向数据分析过程中出图的工具；Seaborn相比matplotlib封装了一些对数据的组合和识别的功能；用Seaborn出一些针对seaborn的图表是很快的，比如说分布图、热图、分类分布图等。如果用matplotlib需要先group by先分组再出图；

Seaborn在出图的方式上，除了图表的可视化好看，还多了出图的公用性的东西； 关联数据用get去做，空间数据用echart、powmart去做。

什么是Bokeh 

基于web端的python数据可视化工具包，可交互（）

matplotlib和seaborn都是面向过程的，在数据分析过程中可以呈现；Bokeh是在最后的结果呈现，可做动图，可只打开一张表，也可以做仪表盘的排版，可做图表的联动。

matplotlib是基于numpy和pandas做图表可视化工具包，而seaborn又是基于matplotlib做的

 

绘图空间基本设置

① 创建绘图空间
② 输出方式
③ 绘图figure基本设置

输出：jupyter notebook / spyder等非notebook空间

参考官方文档：http://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/user_guide/styling.html#text-properties

 

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
% matplotlib inline

import warnings
warnings.filterwarnings(\'ignore\') 
# 不发出警告

# 在notebook中创建绘图空间

from bokeh.plotting import figure,show
# 导入图表绘制、图标展示模块

from bokeh.io import output_notebook
# 导入notebook绘图模块

output_notebook()
# notebook绘图命令

p = figure(plot_width=400, plot_height=400)   # 创建图表，设置宽度、高度
p.circle([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5], size=20, color="navy", alpha=0.5)
# 创建一个圆形散点图

show(p)
# 绘图

 

# 在spyder等非notebook中创建绘图空间

from bokeh.plotting import figure,show,output_file
# 导入图表绘制、图标展示模块
# output_file → 非notebook中创建绘图空间

import os
# os.chdir(\'C:/Users/Hjx/Desktop/\')
os.chdir(\'C:/Users/Administrator/Desktop\')
# 创建工作目录
output_file("line.html")
# notebook绘图命令，创建html文件
# 运行后会弹出html窗口
p = figure(plot_width=400, plot_height=400)   # 创建图表，设置宽度、高度
p.circle([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5], size=20, color="blue", alpha=0.5)
# 创建一个圆形散点图

show(p)
# 绘图

会弹出一个HTML的页面进行展示：（文件也会存储在创建的目录里边）

 1. 图表绘制工具 figure（）

p = figure(plot_width = 600, plot_height = 400, tools = \'pan,wheel_zoom,box_zoom,save,reset,help\', toolbar_location=\'above\', 
           x_axis_label = \'A\', y_axis_label = \'B\',x_range = [-3,3], y_range = [-3,3],  title="测试图表" )

p.circle() 绘制散点图

# 创建图表工具 
# figure()
df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 2), columns = [\'A\', \'B\'])
p = figure(plot_width = 600, plot_height = 400, # 图表宽度、高度
           tools = \'pan,wheel_zoom,box_zoom,save,reset,help\',  # 设置工具栏，默认全部显示
           toolbar_location=\'above\',     # 工具栏位置："above"，"below"，"left"，"right"
           x_axis_label = \'A\', y_axis_label = \'B\',    # X,Y轴label
           x_range = [-3,3], y_range = [-3,3],        # X,Y轴范围
           title="测试图表"                          # 设置图表title
          )
# figure创建图表，设置基本参数
# tool参考文档：https://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/user_guide/tools.html

p.title.text_color = "red"
p.title.text_font = "times"
p.title.text_font_style = "italic"
p.title.background_fill_color = "black"
# 设置标题：颜色、字体、风格、背景颜色   

p.circle(df[\'A\'], df[\'B\'], size = 20, alpha = 0.5) # 创建散点图  # 这里.circle()是figure的一个绘图方法
show(p)

 颜色设置

# 颜色设置

p = figure(plot_width=600, plot_height=400)
# 创建绘图空间

p.circle(df.index, df[\'A\'], color = \'green\', size=10,  alpha=0.5) 
p.circle(df.index, df[\'B\'], color = \'#FF0000\', size=10,  alpha=0.5) #这两个散点图会在一块一张图上，如果想分开就p1，p2
show(p)  
# 颜色设置
# ① 147个CSS颜色，参考网址：http://www.colors.commutercreative.com/grid/
# ② RGB颜色值，参考网址：https://coolors.co/87f1ff-c0f5fa-bd8b9c-af125a-582b11

图表边框线参数设置

p.outline_line_width = 7         # 边框线宽
p.outline_line_alpha = 0.3       # 边框线透明度
p.outline_line_color = "navy"    # 边框线颜色
p.outline_line_dash = [6, 4]

# 图表边框线参数设置

p = figure(plot_width=600, plot_height=400)
p.circle(df.index, df[\'A\'], color = \'green\', size=10,  alpha=0.5)
p.circle(df.index, df[\'B\'], color = \'#FF0000\', size=10,  alpha=0.5)
# 绘制散点图
 
p.outline_line_width = 7         # 边框线宽
p.outline_line_alpha = 0.3       # 边框线透明度
p.outline_line_color = "navy"    # 边框线颜色
p.outline_line_dash = [6, 4]
# 设置图表边框

show(p)

 绘图空间背景

p.background_fill_color = "beige"    # 绘图空间背景颜色
p.background_fill_alpha = 0.5        # 绘图空间背景透明度

# 设置绘图空间背景

p = figure(plot_width=600, plot_height=400)
p.circle(df.index, df[\'A\'], color = \'green\', size=10,  alpha=0.5)
p.circle(df.index, df[\'B\'], color = \'#FF0000\', size=10,  alpha=0.5)
# 绘制散点图

p.background_fill_color = "beige"    # 绘图空间背景颜色
p.background_fill_alpha = 0.5        # 绘图空间背景透明度
# 背景设置参数

show(p)

 外边界背景 

p.border_fill_color = "whitesmoke"    # 外边界背景颜色
p.border_fill_alpha = 0.5             #透明度
p.min_border_left = 80                # 外边界背景 - 左边宽度
p.min_border_right = 80               # 外边界背景 - 右边宽度
p.min_border_top = 10                 # 外边界背景 - 上宽度
p.min_border_bottom = 10 

# 设置外边界背景

p = figure(plot_width=600, plot_height=400)
p.circle(df.index, df[\'A\'], color = \'green\', size=10,  alpha=0.5)
p.circle(df.index, df[\'B\'], color = \'#FF0000\', size=10,  alpha=0.5)
# 绘制散点图

p.border_fill_color = "whitesmoke"    # 外边界背景颜色
p.border_fill_alpha = 0.5             #透明度
p.min_border_left = 80                # 外边界背景 - 左边宽度
p.min_border_right = 80               # 外边界背景 - 右边宽度
p.min_border_top = 10                 # 外边界背景 - 上宽度
p.min_border_bottom = 10              # 外边界背景 - 下宽度

show(p)

轴线（X Y轴）设置 

# Axes - 轴线设置
# 轴线标签、轴线线宽、轴线颜色
# 字体颜色、字体角度

p = figure(plot_width=400, plot_height=400)
p.circle([1,2,3,4,5], [2,5,8,2,7], size=10)
# 绘制图表

p.xaxis.axis_label = "Temp"
p.xaxis.axis_line_width = 3
p.xaxis.axis_line_color = "red"
p.xaxis.axis_line_dash = [6, 4] #虚线 6线4个格子
# 设置x轴线：标签、线宽、轴线颜色

p.yaxis.axis_label = "Pressure"
p.yaxis.major_label_text_color = "orange"
p.yaxis.major_label_orientation = "vertical"
# 设置y轴线：标签、字体颜色、字体角度

p.axis.minor_tick_in = 20     # 刻度往绘图区域内延伸长度；设置成负的就是往外边延伸了。
p.axis.minor_tick_out = 3   # 刻度往绘图区域外延伸长度
# 设置刻度

p.xaxis.bounds = (2, 4)
# 设置轴线范围

show(p)

 轴线标签设置 

# Axes - 轴线设置
# 标签设置

p = figure(plot_width=400, plot_height=400)
p.circle([1,2,3,4,5], [2,5,8,2,7], size=10)

p.xaxis.axis_label = "Lot Number"
p.xaxis.axis_label_text_color = "#aa6666"
p.xaxis.axis_label_standoff = 30  #偏移距离
# 设置标签名称、字体颜色、偏移距离

p.yaxis.axis_label = "Bin Count"
p.yaxis.axis_label_text_font_style = "italic" #字体风格
# 设置标签名称、字体

show(p)

Grid格网设置 -- 线型

# Grid - 格网设置
# 线型设置

p = figure(plot_width=600, plot_height=400)
p.circle(df.index, df[\'A\'], color = \'green\', size=10,  alpha=0.5)
p.circle(df.index, df[\'B\'], color = \'#FF0000\', size=10,  alpha=0.5)
# 绘制散点图

p.xgrid.grid_line_color = \'red\'
# 颜色设置，None时则不显示

p.ygrid.grid_line_alpha = 0.8
p.ygrid.grid_line_dash = [6, 4]
# 设置透明度，虚线设置
# dash → 通过设置间隔来做虚线

p.xgrid.minor_grid_line_color = \'navy\'
p.xgrid.minor_grid_line_alpha = 0.1
# minor_line → 设置次轴线

show(p)

格网颜色填充

p.ygrid.band_fill_alpha = 0.1
p.ygrid.band_fill_color = "navy"

# Grid - 格网设置
# 颜色填充

p = figure(plot_width=600, plot_height=400)
p.circle(df.index, df[\'A\'], color = \'green\', size=10,  alpha=0.5)
p.circle(df.index, df[\'B\'], color = \'#FF0000\', size=10,  alpha=0.5)
# 绘制散点图

p.xgrid.grid_line_color = None
# 设置颜色为空

p.ygrid.band_fill_alpha = 0.1
p.ygrid.band_fill_color = "navy"
# 设置颜色填充，及透明度

#p.grid.bounds = (-1, 1)
# 设置填充边界

show(p)

Legend图例的设置 

p.line(x, y, legend="sin(x)")
p.legend.location = "bottom_left" 位置、
p.legend.orientation = "vertical"排列方向 默认

p.legend.label_text_font = "times"
p.legend.label_text_font_style = "italic"  # 斜体
p.legend.label_text_color = "navy"
p.legend.label_text_font_size = \'12pt\'
# 设置图例：字体、风格、颜色、字体大小

p.legend.border_line_width = 3
p.legend.border_line_color = "navy"
p.legend.border_line_alpha = 0.5
# 设置图例外边线：宽度、颜色、透明度

p.legend.background_fill_color = "gray"
p.legend.background_fill_alpha = 0.2
# 设置图例背景：颜色、透明度

# Legend - 图例设置
# 设置方法 → 在绘图时设置图例名称 + 设置图例位置

p = figure(plot_width=600, plot_height=400)
# 创建图表

x = np.linspace(0, 4*np.pi, 100)
y = np.sin(x)
# 设置x，y

p.circle(x, y, legend="sin(x)")
p.line(x, y, legend="sin(x)")
# 绘制line1，设置图例名称

p.line(x, 2*y, legend="2*sin(x)",line_dash=[4, 4], line_color="orange", line_width=2)
# 绘制line2，设置图例名称

p.square(x, 3*y, legend="3*sin(x)", fill_color=None, line_color="green")
p.line(x, 3*y, legend="3*sin(x)", line_color="green")
# 绘制line3，设置图例名称

p.legend.location = "bottom_left"
# 设置图例位置："top_left"、"top_center"、"top_right" (the default)、"center_right"、"bottom_right"、"bottom_center"
# "bottom_left"、"center_left"、"center"

p.legend.orientation = "vertical"
# 设置图例排列方向："vertical" （默认）or "horizontal"

p.legend.label_text_font = "times"
p.legend.label_text_font_style = "italic"  # 斜体
p.legend.label_text_color = "navy"
p.legend.label_text_font_size = \'12pt\'
# 设置图例：字体、风格、颜色、字体大小

p.legend.border_line_width = 3
p.legend.border_line_color = "navy"
p.legend.border_line_alpha = 0.5
# 设置图例外边线：宽度、颜色、透明度

p.legend.background_fill_color = "gray"
p.legend.background_fill_alpha = 0.2
# 设置图例背景：颜色、透明度

show(p)

总结一下：
Line Properties → 线设置
Fill Properties → 填充设置
Text Properties → 字体设置

1、Line Properties → 线设置
（1）line_color，设置颜色
（2）line_width，设置宽度
（3）line_alpha，设置透明度
（4）line_join，设置连接点样式：\'miter\' miter_join，\'round\' round_join，\'bevel\' bevel_join
（5）line_cap，设置线端口样式，\'butt\' butt_cap，\'round\' round_cap，\'square\' square_cap
（6）line_dash，设置线条样式，\'solid\'，\'dashed\'，\'dotted\'，\'dotdash\'，\'dashdot\'，或者整型数组方式（例如[6,4]）

2、Fill Properties → 填充设置
（1）fill_color，设置填充颜色
（2）fill_alpha，设置填充透明度

3、Text Properties → 字体设置
（1）text_font，字体
（2）text_font_size，字体大小，单位为pt或者em（ \'12pt\', \'1.5em\'）
（3）text_font_style，字体风格，\'normal\' normal text，\'italic\' italic text，\'bold\' bold text
（4）text_color，字体颜色
（5）text_alpha，字体透明度
（6）text_align，字体水平方向位置，\'left\', \'right\', \'center\'
（7）text_baseline，字体垂直方向位置，\'top\'，\'middle\'，\'bottom\'，\'alphabetic\'，\'hanging\'

4、可见性
p.xaxis.visible = False
p.xgrid.visible = False
基本参数中都含有.visible参数，设置是否可见