Bokeh.models中的LinearColorMapper()：自定义数据到颜色的映射

Bokeh是一个用于创建交互式数据可视化的Python库。在Bokeh中，LinearColorMapper是一个用于将数值映射到颜色的工具。它可以根据数据的范围生成一个线性的颜色映射带，将不同的数值映射到不同的颜色上。

下面我们来看一个使用LinearColorMapper的例子，假设我们有一组数据，表示不同城市的温度。我们想用颜色来表示温度的高低，暖和的地方用红色表示，冷的地方用蓝色表示。首先，我们需要准备好数据和颜色。

from bokeh.models import LinearColorMapper
from bokeh.palettes import Viridis256

# 假设我们有一组城市温度数据
data = {'city1': 20, 'city2': 25, 'city3': 15, 'city4': 30, 'city5': 18}

# 获取数据的最小值和最大值
min_temp = min(data.values())
max_temp = max(data.values())

# 定义颜色映射带，使用Viridis256颜色库
color_mapper = LinearColorMapper(palette=Viridis256, low=min_temp, high=max_temp)

在上面的代码中，我们首先定义了一组城市温度的数据。然后，通过调用min()和max()函数，获取了数据的最小值和最大值。接下来，我们使用LinearColorMapper来创建一个颜色映射带，将最小值映射到Viridis256调色板中的 个颜色，最大值映射到最后一个颜色。这样，每个数值都会线性映射到一个颜色上。

接下来，我们可以将这个颜色映射带应用到具体的数据上，生成每个城市对应的颜色。

# 为每个城市生成相应的颜色
colors = [color_mapper(data[city]) for city in data.keys()]

在上面的代码中，我们遍历了所有的城市，通过color_mapper来将温度值映射到颜色上。例如，如果city1的温度是20，那么colors列表中对应的元素将是Viridis256调色板中的第20个颜色。

得到了每个城市的颜色后，我们可以使用这些颜色来进行可视化，例如绘制地理地图上不同城市的温度分布。

from bokeh.plotting import figure, show

# 创建一个绘图对象
p = figure()

# 在地图中的每个城市位置绘制一个矩形，并用对应的颜色填充
for i, city in enumerate(data.keys()):
    p.rect(i+0.5, 0.5, width=1, height=1, color=colors[i])

# 显示可视化结果
show(p)

在上面的代码中，我们使用Bokeh中的figure()函数创建了一个绘图对象。然后，我们通过遍历每个城市，调用rect()方法，在地图上的对应位置绘制了一个矩形，并用对应的颜色进行填充。最后，我们调用show()函数显示可视化结果。

通过以上的示例，我们可以看到LinearColorMapper的使用方法。它可以根据数据的范围生成一个线性的颜色映射带，将不同的数值映射到不同的颜色上。这样，我们可以将数据以颜色的方式进行可视化，更加直观地观察数据的分布和变化。