使用bokeh.palettesviridis()函数创建绘图工具的配色方案

bokeh是一个交互式的绘图库，它可用于创建具有丰富交互功能的数据可视化。bokeh提供了一系列的配色方案，其中之一是viridis配色方案。

viridis是一种受到matplotlib中的配色方案cividis启发的配色方案。它被广泛用于在数据可视化中展示不同值或分组的数据。

要使用viridis配色方案，我们可以使用bokeh.palettes.viridis()函数。该函数返回一个包含256个颜色的列表，按照从低到高的顺序排列。我们可以使用这些颜色来为绘图工具中的不同元素赋予不同的颜色。

下面是一个使用bokeh.palettes.viridis()函数创建配色方案的例子：

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

# 创建一个绘图工具
p = figure(width=400, height=400)

# 创建一些示例数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]

# 使用viridis配色方案给绘图工具中的元素赋予不同的颜色
colors = viridis(5)

# 绘制散点图，每个点都使用不同的颜色
p.circle(x, y, size=10, color=colors)

# 显示绘图工具
show(p)

在上面的例子中，我们首先导入了bokeh.palettes.viridis函数和bokeh.plotting.figure类。然后我们创建了一个宽度和高度为400的绘图工具。

接下来，我们创建了一些示例数据，这里我们使用了x和y两个列表。然后，我们使用bokeh.palettes.viridis函数获取viridis配色方案中的前5个颜色。viridis配色方案中的颜色数量默认为256，所以我们只需要获取前5个颜色。

最后，我们使用p.circle函数绘制散点图，其中每个点都使用不同的颜色。我们将x和y作为数据输入，size参数控制点的大小，color参数将viridis配色方案中的颜色列表传递给绘图工具。

最后，我们使用show函数显示绘图工具。

通过这样的方式，我们就可以使用bokeh.palettes.viridis函数创建一个包含256个颜色的列表，并用这些颜色为绘图工具中的不同元素赋予不同的颜色。这样可以使得我们的数据可视化更加丰富和生动。