Python交互圖表可視化Bokeh：3. 散點圖

 散點圖

① 基本散點圖繪制
② 散點圖顏色、大小設置方法
③ 不同符號的散點圖

1. 基本散點圖繪制

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

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore') 
# 不發出警告

from bokeh.io import output_notebook
output_notebook()
# 導入notebook繪圖模塊

from bokeh.plotting import figure,show
# 導入圖表繪制、圖標展示模塊

p.circle（）

# 1、基本散點圖繪制

s = pd.Series(np.random.randn(80))
# 創建數據

p = figure(plot_width=600, plot_height=400)
p.circle(s.index, s.values,                  # x，y值，也可以寫成：x=s.index, y = s.values
         size=25, color="navy", alpha=0.5,   # 點的大小、顏色、透明度（注意，這里的color是線+填充的顏色，同時線和填充可以分別上色，參數如下）
         fill_color = 'red',fill_alpha = 0.6, # 填充的顏色、透明度
         line_color = 'black',line_alpha = 0.8,line_dash = 'dashed',line_width = 2,   # 點邊線的顏色、透明度、虛線、寬度
         # 同時還有line_cap、line_dash_offset、line_join參數    
         legend = 'scatter-circle',    # 設置圖例
         #radius = 2   # 設置點的半徑，和size只能同時選一個
        )
# 創建散點圖，基本參數
# bokeh對line和fill是同樣的設置方法

p.legend.location = "bottom_right"
# 設置圖例位置

show(p)

2. 散點圖不同 顏色上色/ 散點大小 的方法

兩種為散點圖顏色上色的方法 

# 2、散點圖不同 顏色上色/散點大小 的方法
# ① 數據中有一列專門用於設置顏色 / 點大小

from bokeh.palettes import brewer

rng = np.random.RandomState(1)
df = pd.DataFrame(rng.randn(100,2)*100,columns = ['A','B'])
# 創建數據，有2列隨機值
 df['size'] = rng.randint(10,30,100)   # 設置點大小字段

# colormap1 = {1: 'red', 2: 'green', 3: 'blue'}    
# df['color1'] = [colormap1[x] for x in rng.randint(1,4,100)]           # 調色盤1；
df['color1'] = np.random.choice(['red', 'green', 'blue'], 100) #跟上面兩行是一樣的；  這兩種都是在本身的數據中增加size和color1標簽，再去繪制圖標；

print(df.head())

p = figure(plot_width=600, plot_height=400)
p.circle(df['A'], df['B'],       # 設置散點圖x，y值
         line_color = 'white',   # 設置點邊線為白色
         fill_color = df['color1'],fill_alpha = 0.5,   # 設置內部填充顏色，這里用到了顏色字段
         size = df['size']      # 設置點大小，這里用到了點大小字段,按照size的隨機數去設置點的大小
        )

show(p)

n = 8
colormap2 = brewer['Blues'][n] print(colormap2)
df['color2'] = [colormap2[x] for x in rng.randint(0,n,100)]           # 通過調色盤2的方式
print(df.head())
# # 設置顏色字段
# # 通過字典/列表，識別顏色str
# # 這里設置了兩個調色盤，第二個為藍色漸變

p = figure(plot_width=600, plot_height=400)
p.circle(df['A'], df['B'],       # 設置散點圖x，y值
         line_color = 'white',   # 設置點邊線為白色
         fill_color = df['color2'],fill_alpha = 0.5,   # 設置內部填充顏色，這里用到了顏色字段
         size = df['size']       # 設置點大小，這里用到了點大小字段,按照size的隨機數去設置點的大小
        )

show(p)

# 2、散點圖不同 顏色上色/散點大小 的方法
# ② 遍歷數據分開做圖

rng = np.random.RandomState(1)
df = pd.DataFrame(rng.randn(100,2)*100,columns = ['A','B'])
df['type'] = rng.randint(0,7,100)
print(df.head())
# 創建數據；type是做不同類別的一個分組

colors = ["red", "olive", "darkred", "goldenrod", "skyblue", "orange", "salmon"]
# 創建顏色列表

p1 = figure(plot_width=600, plot_height=400)
p2 = figure(plot_width=600, plot_height=400)
p3 = figure(plot_width=600, plot_height=400)
plst = [p1, p2, p3]
# for t in df['type'].unique():
for t,pi in zip(df['type'].unique()[:3], plst):
    #p = figure(plot_width=600, plot_height=400,tools = "pan,wheel_zoom,box_select,lasso_select,reset")
    pi.circle(df['A'][df['type'] == t], df['B'][df['type'] == t],       # 設置散點圖x，y值
             size = 20,alpha = 0.5,
             color = colors[t],
             legend = 'type%i' % t)
    show(pi)
    
# 通過分類設置顏色

 

3. 不同符號的散點圖 

# 3、不同符號的散點圖
# asterisk(), circle(), circle_cross(), circle_x(), cross(), diamond(), diamond_cross(), inverted_triangle()
# square(), square_cross(), square_x(), triangle(), x()

p = figure(plot_width=600, plot_height=400,x_range = [0,3], y_range = [0,7])

p.circle_cross(1, 1, size = 30, alpha = 0.5, legend = 'circle_cross')
p.asterisk(1, 2, size = 30, alpha = 0.5, legend = 'asterisk')
p.circle_x(1, 3, size = 30, alpha = 0.5, legend = 'circle_x')
p.cross(1, 4, size = 30, alpha = 0.5, legend = 'cross')
p.diamond(1, 5, size = 30, alpha = 0.5, legend = 'diamond')
p.diamond_cross(1, 6, size = 30, alpha = 0.5, legend = 'diamond_cross')
p.inverted_triangle(2, 1, size = 30, alpha = 0.5, legend = 'inverted_triangle')
p.square(2, 2, size = 30, alpha = 0.5, legend = 'square')
p.square_cross(2, 3, size = 30, alpha = 0.5, legend = 'square_cross')
p.square_x(2, 4, size = 30, alpha = 0.5, legend = 'square_x')
p.triangle(2, 5, size = 30, alpha = 0.5, legend = 'triangle')
p.x(2, 6, size = 30, alpha = 0.5, legend = 'x')

p.legend.location = "bottom_right"
# 設置圖例位置

show(p)
# 詳細參數可參考文檔：http://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/reference/plotting.html#bokeh.plotting.figure.Figure.circle