使用Bokeh绘制极坐标图表：展示数据关系

Bokeh是一个用于数据可视化的Python库，它提供了多种绘图工具和技术，可以帮助我们更好地理解数据关系。极坐标图表是Bokeh的一个功能，它能够将数据以极坐标的形式展示出来，帮助我们观察数据在圆形空间中的分布和关系。

下面我将介绍一个例子，演示如何使用Bokeh绘制一个简单的极坐标图表。假设我们有一些国家的经济数据，包括国内生产总值（GDP）、人均收入和失业率等指标。我们希望通过极坐标图表来展示这些指标之间的关系。

首先，我们需要导入必要的库和模块：

import numpy as np
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import Range1d
from bokeh.io import output_notebook

接下来，我们生成一些示例数据，这些数据将作为我们绘制极坐标图表的输入：

# 生成示例数据
countries = ['China', 'USA', 'Japan', 'Germany', 'India']
gdp = np.random.randint(1000, 10000, size=len(countries))
income = np.random.randint(10000, 50000, size=len(countries))
unemployment = np.random.uniform(0, 10, size=len(countries))

接下来，我们需要创建一个figure对象，用于绘制图表：

# 创建一个figure对象
p = figure(title='Economic Data by Country', toolbar_location=None,
           tools='hover', tooltips='@countries: @$name')

# 设置极坐标系
p.polar_radius_range = Range1d(0, 60000)
p.polar_angle_range = Range1d(0, 2*np.pi)

然后，我们可以使用上面生成的数据来创建不同的数据系列，并将它们添加到图表中：

# 创建数据系列
gdp_series = p.line(unemployment, gdp, line_color='blue',
              line_width=2, legend_label='GDP')

income_series = p.line(unemployment, income, line_color='green',
                 line_width=2, legend_label='Income')

# 添加数据系列
p.add_layout(gdp_series)
p.add_layout(income_series)

最后，我们可以显示这个极坐标图表，并将其嵌入到Jupyter Notebook中：

# 在Jupyter Notebook中显示图表
output_notebook()
show(p)

运行以上代码，就可以在Jupyter Notebook中看到一个漂亮的极坐标图表了。你可以使用鼠标悬停在图表上的数据点上，查看对应的国家和指标数值。

通过这个例子，我们可以看到Bokeh提供了非常简单而强大的绘图工具，可以帮助我们更好地理解数据关系。无论是简单的散点图还是复杂的数据关系图，Bokeh都能够提供丰富的绘图功能，帮助我们更好地进行数据分析和可视化。