bokeh.models中的LinearColorMapper()：颜色线性映射器

在bokeh库中，LinearColorMapper()是一个用于创建颜色线性映射器的类。它可以将数据范围映射到颜色范围，从而使数据可视化更加直观和易于理解。下面将介绍如何使用LinearColorMapper()以及一个简单的例子来说明其用法。

首先，我们需要导入必要的库。使用bokeh进行数据可视化需要导入bokeh.plotting和bokeh.models：

from bokeh.plotting import figure
from bokeh.models import LinearColorMapper

接下来，我们可以创建一个线性颜色映射器。在创建一个LinearColorMapper对象时，需要传递两个参数：palette和low。

- palette是一个包含颜色的列表或者字符串。如果传递一个字符串，bokeh库会根据指定的颜色名生成一组颜色。如果传递一个列表，可以使用任意颜色，例如：['red', 'green', 'blue']。

- low是映射的最小值。

# 创建一个包含三种颜色的palette列表
palette = ['red', 'green', 'blue']

# 创建一个LinearColorMapper对象
color_mapper = LinearColorMapper(palette=palette, low=0)

接下来，我们可以将LinearColorMapper对象应用于需要进行颜色映射的数据上。

# 创建一个包含数据的列表
data = [1, 2, 3, 4, 5]

# 使用LinearColorMapper对象将数据映射到颜色
colors = [color_mapper.color_mapper(x) for x in data]

color_mapper.color_mapper(x)方法会根据x的值，使用线性插值方式计算出对应的颜色。

最后，我们可以使用bokeh进行数据可视化，例如创建一个简单的柱状图。

# 创建一个figure对象
p = figure()

# 绘制柱状图
p.vbar(x=range(len(data)), top=data, width=0.5, fill_color=colors)

# 显示图像
show(p)

这个例子中，我们创建了一个包含三种颜色的palette列表，然后使用LinearColorMapper对象将数据[1, 2, 3, 4, 5]映射到这些颜色上。最终，我们绘制了一个柱状图，每个柱子的颜色表示对应数据的值。

通过使用LinearColorMapper()，我们可以更直观地显示数据，从而更容易理解和分析数据的特点和趋势。这在数据可视化和数据分析中非常有用。