使用bokeh.palettesviridis()函数生成渐变色调的颜色调色板

bokeh.palettes中的viridis()函数是一个用于生成渐变色调的颜色调色板的函数。这个调色板是由一系列颜色组成的列表，颜色从较浅到较深逐渐变化，适合用于可视化中的渐变色调图表。

使用例子：

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.palettes import viridis
from bokeh.models import LinearColorMapper, ColorBar
from bokeh.transform import linear_cmap
from bokeh.io import output_notebook

# 在Jupyter Notebook中显示
output_notebook()

# 创建一个布局为垂直排列的Figure对象
p = figure(width=500, height=500)

# 创建一个包含10个数据点的示例数据集
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
y = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 创建一个包含10个数据点的示例数据集
z = [5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]

# 创建线性颜色映射器并使用viridis调色板
color_mapper = LinearColorMapper(palette=viridis(len(z)), low=min(z), high=max(z))

# 将颜色映射器应用于图形元素
p.circle(x, y, size=20, line_color='black', fill_color=linear_cmap('z', viridis(len(z)), min(z), max(z)))

# 创建颜色轴
color_bar = ColorBar(color_mapper=color_mapper, label_standoff=12, location=(0,0))
p.add_layout(color_bar, 'right')

# 显示图形
show(p)

在这个例子中，我们先导入所需的模块，并设置输出为Jupyter Notebook。然后，我们创建一个大小为500x500的Figure对象，并创建示例数据集x、y和z。然后，我们创建一个线性颜色映射器，将viridis调色板作为调色板参数传递，使用z的最小值和最大值作为颜色映射器的范围。接下来，我们将颜色映射器应用于图形元素，使用沿着z值从最小到最大的渐变色来填充圆形标记。最后，我们创建一个颜色轴，并将其添加到右侧。最后，我们使用show()函数显示图形。

viridis()函数返回一个颜色调色板，其中颜色从较浅到较深逐渐变化，适合用于可视化渐变色调图表。您可以根据需要调整颜色数量，以获得所需的颜色范围。

总结：通过使用bokeh.palettes.viridis()函数，我们可以生成一个渐变色调的颜色调色板，用于创建可视化中的渐变色调图表。在示例中，我们使用该函数生成了一个有10个数据点的散点图，并使用渐变的颜色填充了圆形标记，以展示渐变色调的效果。