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在BokeH中绘制热图将显示空图形

在Bokeh中绘制热图可以使用Rect类来实现,热图用来展示不同区域的数值大小,其中颜色深浅表示数值的大小。以下是绘制热图的步骤:

  1. 导入必要的模块和函数:
代码语言:txt
复制
from bokeh.io import output_file, show
from bokeh.models import LinearColorMapper, ColorBar
from bokeh.palettes import Inferno256
from bokeh.plotting import figure
  1. 创建数据: 假设我们有一个二维的数据数组data,表示不同区域的数值大小。
  2. 设置颜色映射: 使用LinearColorMapper类将数值映射到颜色,可以选择不同的调色板。例如,使用Inferno256调色板:
代码语言:txt
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color_mapper = LinearColorMapper(palette=Inferno256, low=data.min(), high=data.max())
  1. 创建绘图对象:
代码语言:txt
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p = figure(x_range=(0, data.shape[1]), y_range=(0, data.shape[0]))
  1. 添加热图矩形: 使用Rect类创建矩形,并设置相应的位置和颜色映射:
代码语言:txt
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p.rect(x="x", y="y", width=1, height=1, source=data, fill_color={"field": "value", "transform": color_mapper})

其中,xy表示矩形的左上角坐标,widthheight表示矩形的宽度和高度。

  1. 添加颜色栏: 使用ColorBar类创建颜色栏,并设置相应的颜色映射:
代码语言:txt
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color_bar = ColorBar(color_mapper=color_mapper, location=(0, 0))
p.add_layout(color_bar, 'right')
  1. 输出和显示图形:
代码语言:txt
复制
output_file("heatmap.html")
show(p)

以上是在Bokeh中绘制热图的步骤。对于这个应用场景,腾讯云提供了云计算服务,你可以使用腾讯云的云服务器、云数据库等产品来支持Bokeh应用的部署和数据存储等需求。具体的产品和介绍可以在腾讯云的官方网站上找到相关信息。

请注意,以上答案仅为示例,具体实现方式可能因版本或个人需求而异。

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