使用bokeh.palettesviridis()函数创建独特的颜色调色板效果

bokeh.palettes.viridis() 函数用于创建一种独特的颜色调色板，该调色板在数据可视化中非常有用。这种调色板使用了一组饱和度和亮度逐渐增加的颜色，形成了一个连续的色谱。在这个例子中，我们将展示如何使用 bokeh.palettes.viridis() 函数创建一个独特的颜色调色板，并将其应用于一个简单的散点图。

首先，我们需要导入必要的库和模块。我们将使用 bokeh.plotting 和 bokeh.palettes 来创建我们的图表和调色板。

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.palettes import viridis

接下来，我们创建一个简单的散点图，用于展示使用 viridis 调色板的效果。我们将创建一个具有 100 个点的随机数据集，并将其分为 10 个组，每个组有 10 个点。

import numpy as np

# 随机生成100个点数据
np.random.seed(0)
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)

# 将数据分为10个组
groups = np.random.choice(range(10), size=100)

# 创建一个figure对象
p = figure()

# 根据组别使用viridis调色板
colors = viridis(10)

# 绘制散点图
for group, color in zip(range(10), colors):
    index = groups == group
    p.circle(x[index], y[index], color=color, alpha=0.8)

在这个例子中，我们使用了 viridis(10) 方法来创建一个具有 10 个颜色的调色板。然后，我们使用 zip 函数将组别和颜色对应，然后使用 circle 方法在每个组的数据点上绘制相应的散点。

最后，我们使用 show 方法来显示图表。

# 显示图表
show(p)

运行以上代码，将会创建出一个带有独特颜色调色板的散点图。每个数据点都用不同的颜色表示，颜色的饱和度和亮度会随着组别的不同而不同。

这个例子展示了如何使用 bokeh.palettes.viridis() 函数创建一个独特的颜色调色板，并将其应用于一个简单的散点图。viridis() 调色板在数据可视化中非常有用，特别是处理连续数据时。它具有一种很好的色彩渐变效果，可以帮助我们更好地理解数据趋势和模式。