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使用bokeh-scala进行数据可视化(2)

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魏守峰
发布2018-04-28 16:43:22
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发布2018-04-28 16:43:22
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文章被收录于专栏:点滴积累点滴积累点滴积累

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  1. 前言
  2. 几种高级可视化图表
  3. 总结

一、前言

       之前已经简单介绍过一次如何使用Bokeh-scala进行数据可视化(见使用bokeh-scala进行数据可视化),以及如何在Geotrellis中进行分布式下的空间数据可视化(见geotrellis使用(十五)使用Bokeh进行栅格数据可视化统计),但是之前介绍的只是简单的线、圆圈等可视化方式,本文位大家介绍几种高级的可视化图表。

二、几种高级可视化图表

       整体上与第一篇Bokeh-scala文章中介绍的方式相同,主要是完善了BokehHelper类,我已经将所有代码放在Github中(见https://github.com/wsf1990/bokehscala)。

2.1柱状图

       柱状图主要是创建一个Quad对象,代码如下:

val quad = new Quad().left(left).right(right).bottom(bottom).top(top).fill_color(fill_Color).line_color(line_Color)

       其中left表示左边柱状图的每一根柱子的左侧x数据,right表示右侧x数据,top表示上侧y数据,bottom表示下侧y数据,理论上最好取每个right值为下一个的left值,这样整个柱状图刚好能左右衔接在一起。当然如果只有光秃秃的“柱子”没有任何说明也完全不能表达出柱状图的效果,我们可以使用Text类来创建文本对象添加到“柱子”的上方,代码如下:

val textPosition = column(left.value.map(_ + 0.4))
BokehHelper.setTextGlyph(plot, textPosition, top, text, source)

       其中textPosition为文本显示的左侧位置,这里采用“柱子”左侧值加0.4的结果,这样就可以得到一个漂亮的柱状图。text图元会在下面详细介绍。效果如下图:

柱状图
柱状图

2.2饼状图

       饼状图主要是创建一个AnnularWedge对象,代码如下;

val annularWedge = new AnnularWedge().x(x).y(y).inner_radius(innerRadius).outer_radius(outerRadius).start_angle(startAngle).end_angle(endAngle).fill_color(Color.Blue).line_color(Color.Red).direction(Direction.Clock)

       其中x为饼状图显示的x坐标,y为饼状图显示的y坐标,inner_radius为内圆半径,outer_radius为外圆半径,start_angle为起始角度,end_angle为结束角度,direction为圆弧的方向。其中inner_radius、outer_radius、start_angle、end_angle均可以是序列或单个值,如果是单个值表示每一个“饼”采用相同的值,如果是序列表示每一个“饼”采用不同的值。此处需要注意的是0度位置为水平向右,最大值为2π,最小值为-2π,逆时针方向,所以一般情况应当是start_angle对应的值小于end_angle对应的值,当然可以通过设置direction的值为Direction.Clock来改变角度大小对应关系(direction的值默认为Direction.AntiClock),而且在实际测试中我发现当direction设置为Direction.AntiClock时,将不会有任何内容的图表产生,此处应当是个BUG。

       同理我们此处也可以为每个“饼”添加一个文本标记用以区分,此处稍有不同的是由于标记是在一个圆圈周围,需要根据三角函数来计算文本的x、y值,并为文本设置对应的角度。代码如下:

val textAngle = column(startAngle.value.map(_ + 0.3 / 2))
val text_x = column(textAngle.value.map(6 * Math.cos(_)))
val text_y = column(textAngle.value.map(6 * Math.sin(_)))
println(text_x.value)
println(text_y.value)
BokehHelper.setTextGlyph(plot, text_x, text_y, text, source, angle = textAngle)

       由于我的测试数据为结束角度比起始角度大0.3所以文本角度取起始角度加0.15使其刚好在每个“饼”的中间位置。text_x就是根据每一个角度计算cos值并乘以外圆半径,text_y就是根据每一个角度计算sin值并乘以外圆半径,最终并为text对象赋一个角度angle。text图元象的实现代码如下:

val text = new Text().x(x).y(y).text(t).angle(angle)

       其中x为显示的x坐标,y为显示的y坐标,text为显示的文本内容,angle为文本角度,x、y、t、angle均为序列值,可以在图表中放置一系列的不同文本。通过以上代码就能实现一个漂亮的饼状图。效果如下图所示:

饼状图
饼状图

2.3区域图

       这里的区域图的意思就是面积覆盖图,简单的说就是一组坐标点相连(首尾也相连)包裹起来的范围,我们先来看一下效果图。

区域图
区域图

       其中每种颜色代表一个面积区域,实现区域图只需创建一个Patches对象。实现代码如下:

val xs = column(IndexedSeq[List[Double]](List(1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 10), List(1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 10), List(1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 10)))
val ys = column(IndexedSeq[List[Double]](List(0, 8, 9, 8.8, 8.6, 8.5, 8, 9, 8.9, 9.8, 8.5, 0), List(0, 3, 5, 6, 7, 5, 4, 3, 3.6, 4.5, 5.5, 0), List(0, 1, 2, 1, 3, 2.5, 2.8, 3, 1.9, 2, 3, 0)))

val patches = new Patches().xs(xs).ys(ys).line_width(width).line_color(line_Color).fill_color(fill_Color).fill_alpha(0.8)

       其中xs表示x值序列,ys表示y值序列。这里需要特别说明的是xs和ys内部又由多个List组成,这样相当于每个List对应上图中的一种颜色。xs与ys中List个数要相等,并且每个List中的元素个数也要相等,相当于每一个x坐标均对应一个y坐标,这样就会出现多组坐标首尾相连。实际中最好将每个List中的x的第一个值和最后一个值重复添加,并将对应的y值设为0,这样相当于坐标点的首和尾均在x轴上,效果会更好,并且最好将y值整体较小(或者大,取决于上述水平线的位置)的List放在后面,作用是区域叠压的时候小的区域在上部,不会被压盖住使得该区域不可视。也可以为每组List设置不同的fill_color,可以得到不同的填充效果。

2.4地图

       有时候需要在地图中添加城市等坐标点信息,这个在Bokeh中也很容易实现,代码如下:

new GMapPlot().x_range(xdr).y_range(ydr).tools(tools).width(width).height(height)
val map_options = new GMapOptions()
  .lat(30.2861)
  .lng(-97.7394)
  .zoom(2)
  .map_type(MapType.Roadmap)
plot.map_options(map_options)

BokehHelper.setCircleGlyph(plot, lon, lat, source)

       首先创建plot对象就与普通图表不同,这里要创建一个GMapPlot对象,然后要创建一个GMapOptions对象,用于设置地图的一些常用属性,如显示的层级以及显示的经纬度坐标等。有了GMapPlot对象,就可以像之前创建其他可视化图元那样创建在地图上的可视化图元,如点、线、面等。效果如下图所示:

地图
地图

       当然其地图采用了Google地图,所以你可能需要做些其他操作(Over wall)才能看到。

2.5交互式信息提示

       如果在鼠标移动到某个图元的时候能够动态的提示相应的信息,这样会带来很好的客户体验,在Bokeh中实现起来也很容易,只需要添加一个HoverTool的工具即可,实现代码如下:

val hover_tool = new HoverTool().tooltips(Tooltip("value" -> "@x0", "name" -> "@text"))
plot.tools := hover_tool :: new PanTool :: new WheelZoomTool :: Nil

       其中tooltip为设置提示内容,这里采用键值对的方式,key为要提示的信息名称,value为要提示的信息内容,@text采用了通配符的方式,即图表会自动从为该图元赋值时的source类中寻找名为text的变量并赋值给对应的图元,这样当鼠标移动到图元中时就会得到相应的提示信息。效果如下图所示:

交互式提示
交互式提示

三、总结

       以上是部分bokeh-scala数据可视化的高级图表,全部代码见https://github.com/wsf1990/bokehscala,后续还会逐步完善,小功能或BUG修改会直接推送到Github中,大的功能实现或讲解可能会重写一篇博客介绍。欢迎探讨、交流。

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原始发表:2016-08-22 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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