LinearColorMapper()：在Python中利用Bokeh.models实现颜色线性映射

Bokeh是一个用于生成交互式数据可视化的Python库。它提供了多种功能，使得用户可以轻松地创建各种类型的图表和图形。

在Bokeh中，LinearColorMapper()是一个用于创建颜色线性映射的模型。颜色线性映射是指将数据的范围映射到不同的颜色值上。例如，我们可以使用颜色线性映射将数值较小的数据映射为蓝色，而将数值较大的数据映射为红色。

下面是一个使用LinearColorMapper()的简单示例：

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

# 创建数据
data = [5, 10, 15, 20, 25]

# 创建颜色线性映射
color_mapper = LinearColorMapper(palette=Inferno256, low=min(data), high=max(data))

# 创建绘图对象
p = figure(x_range=(0, len(data)), y_range=(0, max(data)+5))

# 绘制矩形
p.rect(x=range(len(data)), y=[0]*len(data), width=1, height=data, fill_color={'field': 'value', 'transform': color_mapper})

# 显示图形
show(p)

在上面的示例中，我们首先从bokeh.models导入LinearColorMapper模型。接下来，我们还从bokeh.palettes导入Inferno256颜色调色板，以用于创建自定义调色板。然后，我们从bokeh.plotting导入figure和show函数。这两个函数分别用于创建绘图对象和在浏览器中显示图形。

然后，我们创建了一个包含一些示例数据的列表。接着，我们使用LinearColorMapper()创建了一个颜色线性映射对象。在这里，我们将颜色调色板设置为Inferno256，并将数据范围设置为列表中的最小值和最大值。

然后，我们使用figure()函数创建了一个绘图对象。在这里，我们使用x_range和y_range参数指定了绘图对象的x轴和y轴范围。

接下来，我们使用rect()函数在绘图对象上绘制了一个矩形。在这里，我们使用range(len(data))作为矩形的x坐标，[0]*len(data)作为矩形的y坐标，1作为矩形的宽度，data作为矩形的高度。我们还使用fill_color参数将矩形的颜色设置为数据的值，并使用颜色线性映射对象对值进行映射。

最后，我们使用show()函数显示了绘图对象。

当我们运行这段代码时，将会在浏览器中打开一个新的标签页，并显示出一个使用颜色线性映射的矩形图。值较小的矩形将会显示为蓝色，而值较大的矩形将会显示为红色。

总结来说，LinearColorMapper()是一个在Python中利用Bokeh.models实现颜色线性映射的模型。通过使用LinearColorMapper()，我们可以轻松地将数据的范围映射到不同的颜色值上，从而创建出具有视觉吸引力的交互式数据可视化图形。