Bokeh的LinearColorMapper()：通过线性映射将数据转换为颜色

Bokeh是一个Python库，用于创建交互式的数据可视化图表。其中一个常用的功能是将数据映射到颜色，以便更直观地展示数据的分布和模式。在Bokeh中，可以使用LinearColorMapper()函数将数据转换为颜色带。

LinearColorMapper()函数接受两个参数：low和high。这两个参数指定了数据的范围，即最小值和最大值。函数将根据数据的值域在指定的颜色范围内进行线性插值。默认情况下，颜色范围是从浅蓝色到深蓝色的渐变。

下面是一个示例，演示了如何使用LinearColorMapper()函数将数据转换为颜色带。假设有一个包含随机数据值的二维数组data，我们希望将这些数据值映射为颜色并在绘图中展示出来。

首先，我们需要导入必要的库和模块：

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import LinearColorMapper, BasicTicker, ColorBar
from bokeh.palettes import Blues

然后，我们准备数据和绘图所需的参数：

data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
n_rows = len(data)
n_cols = len(data[0])

colors = Blues[256]
mapper = LinearColorMapper(palette=colors, low=min(min(data)), high=max(max(data)))

p = figure(title="Linear Color Mapper Example", x_range=(0, n_cols), y_range=(0, n_rows), 
            tools="hover,save,pan,wheel_zoom")

接下来，我们使用rect()函数绘制矩形，并将数据值映射为颜色：

for i in range(n_rows):
    for j in range(n_cols):
        p.rect(x=j, y=i, width=1, height=1, fill_color={'field': 'value', 'transform': mapper},
                line_color='black', line_width=0.5)

最后，我们可以添加颜色轴，以便更好地理解颜色的映射和范围：

color_bar = ColorBar(color_mapper=mapper, major_label_text_font_size="5pt",
                     ticker=BasicTicker(desired_num_ticks=len(colors)),
                     label_standoff=6, border_line_color=None, location=(0, 0))

p.add_layout(color_bar, 'right')

最后，我们可以使用show()函数显示图表：

show(p)

以上代码将会生成一个矩形图，其中每个矩形的颜色根据对应数据值的大小而变化，使得我们可以通过颜色直观地了解数据的分布情况。颜色从浅蓝色到深蓝色渐变，对应数据的最小值和最大值。

总结起来，LinearColorMapper()函数可以很方便地将数据转换为颜色带，在Bokeh中用于可视化数据。通过适当地调整颜色范围和数据的最大最小值，我们可以得到直观且易于理解的数据可视化图表。