使用bokeh.palettesviridis()函数生成用于密度图的配色方案

Bokeh 是一个用于创建交互式和动态可视化的 Python 库。它提供了各种方法来创建各种图表和图形，并支持许多不同的配色方案。其中一种常用的配色方案是 viridis，它是由 matplotlib 开发的用于生成感知均匀的配色方案的插件。

要使用 Bokeh 中的 viridis 配色方案，我们可以使用 bokeh.palettes.viridis() 函数。这个函数返回一个包含多个颜色的列表，可以用于绘制密度图。

下面是一个示例代码，演示了如何使用 bokeh.palettes.viridis() 函数创建一个简单的密度图：

from bokeh.io import output_file, show
from bokeh.models import BasicTickFormatter, ColorBar, LogColorMapper, LinearColorMapper
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.transform import transform
from bokeh.palettes import viridis
from bokeh.sampledata.unemployment import data as unemployment

# 创建绘图空间
p = figure(title="Unemployment Density", x_range=(unemployment.columns[0], unemployment.columns[-1]),
           y_range=(0, 90), toolbar_location=None, x_axis_location="above")

# 颜色映射
colors = list(reversed(viridis(256)))
color_mapper = LinearColorMapper(palette=colors, low=unemployment.min()[1], high=unemployment.max()[1])

# 绘制矩形图块
p.rect(x="Year", y="Month", width=1, height=1, source=unemployment, fill_color=transform("Value", color_mapper),
       line_color=None)

# 添加颜色条
color_bar = ColorBar(color_mapper=color_mapper, ticker=BasicTickFormatter(), label_standoff=10,
                     border_line_color=None, location=(0, 0))
p.add_layout(color_bar, 'right')

# 输出图像
output_file("density_plot.html")
show(p)

这个示例代码使用 bokeh.sampledata.unemployment 中的数据集来创建一个密度图。我们首先创建了一个 figure 对象，指定了图表的标题和坐标轴范围。然后，我们定义了一个颜色映射 color_mapper，它使用 bokeh.palettes.viridis() 函数生成的颜色方案进行渲染。接下来，我们使用 rect 函数绘制了一个矩形图块，其中填充颜色使用了颜色映射。最后，我们创建了一个颜色条，并将其添加到图表中。

运行这段代码将生成一个交互式的密度图，并将其保存为 density_plot.html 文件。您可以在浏览器中打开这个文件，查看生成的密度图，并与其进行交互。

总结来说，bokeh.palettes.viridis() 函数可以用于生成用于密度图的配色方案。在这个示例中，我们使用这个函数创建了一个使用 viridis 配色方案的密度图，并将其保存为一个 HTML 文件。您可以通过调整 bokeh.sampledata.unemployment 中的数据来创建您自己的密度图，并使用不同的参数来自定义图表的外观和行为。