使用Bokeh实现雷达图的步骤详解

Bokeh是一个Python库，用于创建交互式的数据可视化图表。要实现雷达图，需要按照以下步骤进行：

1. 导入必要的库：

   from bokeh.plotting import figure, show
   from bokeh.models import ColumnDataSource, Range1d
   from bokeh.models.tickers import SingleIntervalTicker
   from bokeh.models.formatters import PrintfTickFormatter
   

2. 创建一个figure对象：

   p = figure(width=400, height=400, toolbar_location=None)
   

3. 设置雷达图的数据：

   data = {
       'department': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
       'value': [80, 50, 70, 60, 90]
   }
   

4. 根据数据计算雷达图各个角度的值：

   angles = [i/len(data['department'])*2*np.pi for i in range(len(data['department']))]
   

5. 创建一个ColumnDataSource对象，将数据与图表进行绑定：

   source = ColumnDataSource(data=dict(
       department=data['department'],
       value=data['value'],
       angle=angles
   ))
   

6. 绘制雷达图：

   p.annular_wedge(
       x=0, y=0,
       inner_radius=0, outer_radius='value',
       start_angle='angle', end_angle='angle',
       direction='clock', color='#377eb8', alpha=0.6,
       source=source
   )
   

7. 添加轴线和刻度：

   p.circle(x=0, y=0, radius=np.max(data['value'])+10, fill_alpha=0)
   p.x_range = Range1d(-np.max(data['value'])*1.2, np.max(data['value'])*1.2)
   p.y_range = Range1d(-np.max(data['value'])*1.2, np.max(data['value'])*1.2)
   p.xaxis.visible = False
   p.yaxis.visible = False
   p.grid.grid_line_color = None
   p.add_layout(SingleIntervalTicker(interval=10), 'axis_label')
   p.xaxis[0].formatter = PrintfTickFormatter(format='%d')
   

8. 显示雷达图：

   show(p)
   

下面是一个完整的例子，演示如何使用Bokeh实现雷达图：

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import ColumnDataSource, Range1d
from bokeh.models.tickers import SingleIntervalTicker
from bokeh.models.formatters import PrintfTickFormatter
import numpy as np

# 创建一个figure对象
p = figure(width=400, height=400, toolbar_location=None)

# 设置雷达图的数据
data = {
    'department': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
    'value': [80, 50, 70, 60, 90]
}

# 根据数据计算雷达图各个角度的值
angles = [i/len(data['department'])*2*np.pi for i in range(len(data['department']))]

# 创建一个ColumnDataSource对象，将数据与图表进行绑定
source = ColumnDataSource(data=dict(
    department=data['department'],
    value=data['value'],
    angle=angles
))

# 绘制雷达图
p.annular_wedge(
    x=0, y=0,
    inner_radius=0, outer_radius='value',
    start_angle='angle', end_angle='angle',
    direction='clock', color='#377eb8', alpha=0.6,
    source=source
)

# 添加轴线和刻度
p.circle(x=0, y=0, radius=np.max(data['value'])+10, fill_alpha=0)
p.x_range = Range1d(-np.max(data['value'])*1.2, np.max(data['value'])*1.2)
p.y_range = Range1d(-np.max(data['value'])*1.2, np.max(data['value'])*1.2)
p.xaxis.visible = False
p.yaxis.visible = False
p.grid.grid_line_color = None
p.add_layout(SingleIntervalTicker(interval=10), 'axis_label')
p.xaxis[0].formatter = PrintfTickFormatter(format='%d')

# 显示雷达图
show(p)

该例子创建了一个5个角度的雷达图，每个角度对应一个部门，具有不同的值。通过绘制annular_wedge图形，将值与角度对应起来，从而形成一个雷达图。轴线和刻度的添加可以使雷达图更加清晰易读。最后，使用show函数显示雷达图。