在Python中使用LinearColorMapper()自定义数据的颜色映射

在Python中，LinearColorMapper是Bokeh库中的一个类，用于自定义数据的颜色映射。它接受一个数据范围和一个颜色映射方案，并生成一个可以用于可视化的颜色映射器。

下面是一个使用LinearColorMapper自定义数据颜色映射的例子：

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import LinearColorMapper
from bokeh.palettes import Inferno256
import numpy as np

# 创建示例数据
data = np.random.random((10, 10))

# 数据的最小值和最大值
min_val = np.min(data)
max_val = np.max(data)

# 创建数据范围和颜色映射
color_mapper = LinearColorMapper(palette=Inferno256, low=min_val, high=max_val)

# 创建绘图画布
p = figure()

# 绘制矩形格子
p.rect(x=range(10), y=range(10), width=1, height=1, fill_color={'field': 'value', 'transform': color_mapper}, line_color=None)

# 显示结果
show(p)

在这个例子中，我们首先创建了一个10x10的示例数据，然后获取数据的最小值min_val和最大值max_val。接下来，我们使用LinearColorMapper类创建了一个颜色映射器color_mapper，并指定了颜色映射方案为Inferno256，数据范围为min_val到max_val。

然后，我们创建了一个绘图画布p，并使用p.rect方法绘制了一个10x10的矩形格子。其中，fill_color参数使用了颜色映射器color_mapper，并指定绑定数据的字段为value。

最后，我们使用show函数显示了绘图结果。

以上代码中的Inferno256颜色方案是Bokeh库中提供的一个预定义的256种颜色的方案，你也可以根据需要使用其他颜色方案或自定义颜色方案。

使用LinearColorMapper可以方便地将数据映射到颜色，并在可视化中显示不同数据的差异。可以根据具体的数据和需求，自定义颜色映射方案，创建各种类型的可视化图表。