使用带有散景散点的颜色图答案

【问题标题】：Using colormap with bokeh scatter使用带有散景散点的颜色图
【发布时间】：2016-05-20 19:23:49
【问题描述】：

在matplotlib 中，scatterplot 提供了使用图的颜色来指示值或大小的可能性，如下图：

对于bokeh，类似的examples 似乎会手动生成 rgb 颜色，这使得很难生成按幅度缩放的颜色图，尤其是。 wrt。不同的颜色图。

是否可以在bokeh 中具有类似的功能，或者使用matplotlib 的颜色图来设置颜色？

【问题讨论】：

标签： python matplotlib scatter-plot bokeh colormap

【解决方案1】：

直接使用matplotlib 的颜色图就很简单了。比如下面在bokeh的例子中使用了viridis（注意我用的是jupyter notebook）：

import numpy as np

from bokeh.plotting import figure, show, output_notebook
import matplotlib as mpl

output_notebook()

N = 4000
x = np.random.random(size=N) * 100
y = np.random.random(size=N) * 100
radii = np.random.random(size=N) * 1.5
colors = [
    "#%02x%02x%02x" % (int(r), int(g), int(b)) for r, g, b, _ in 255*mpl.cm.viridis(mpl.colors.Normalize()(radii))
]

p = figure()

p.scatter(x, y, radius=radii,
          fill_color=colors, fill_alpha=0.6,
          line_color=None)

show(p)

本质上，对于cm 中的任何 matplotlib 颜色图，使用值数组对其进行初始化将返回一个数组，其中每个值替换为 [0,1] 范围内的 [r,g,b,a] 值。请注意，这假设所有值也在 0 和 1 之间；这里我使用 matplot.colors.Normalize 来确保这一点。

【讨论】：

【解决方案2】：

如果您想使用字段名称，另一种选择是使用 LinearColorMapper：

from bokeh.models import LinearColorMapper

color_mapper = LinearColorMapper(palette='Magma256', low=min(radii), high=max(radii))

p.scatter(x,y,color={'field': 'radii', 'transform': color_mapper})

【讨论】：