使用Bokeh绘制平行坐标图的方法简介

Bokeh是一个用于Python编程语言的交互式数据可视化库。它能够帮助用户轻松地创建漂亮的可视化图表，包括平行坐标图。

平行坐标图是一种多维数据可视化方法，用于可视化多个特征或变量之间的关系。它通过将每个特征映射到图表的垂直轴上，并连接它们的轴线来展示数据之间的关联性。平行坐标图适用于分析具有多个维度的大规模数据集，帮助我们在不同的特征下观察数据的变化，并发现不同特征之间的关联性。

要使用Bokeh绘制平行坐标图，我们可以按照以下步骤进行：

1. 导入必要的库和模块：

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import ColumnDataSource, LinearAxis, Range1d
from bokeh.models.tools import HoverTool
from bokeh.io import output_notebook

2. 创建一个绘图空间和数据源：

plot = figure(width=800, height=400)
source = ColumnDataSource(data=dict())

3. 定义要绘制的各个特征及其所在的坐标轴：

features = ['feature1', 'feature2', 'feature3', 'feature4', 'feature5']
axes = []
for i, feature in enumerate(features):
    axis = LinearAxis(axis_label=feature)
    plot.add_layout(axis, 'left')
    axes.append(axis)

4. 定义连接各个特征的轴线：

for i in range(len(features) - 1):
    plot.line(x=[i, i+1], y=['feature{}'.format(i+1), 'feature{}'.format(i+2)], source=source, line_color='gray')

5. 添加鼠标悬停工具：

hover = HoverTool()
hover.tooltips = [('feature{}'.format(i+1), '@feature{}'.format(i+1)) for i in range(len(features))]
plot.add_tools(hover)

6. 添加数据到数据源中：

data = {'feature{}'.format(i+1): [value1, value2, value3, ...] for i, (value1, value2, value3, ...) in enumerate(zip(data1, data2, data3, ...))}
source.data = data

7. 设置y轴的范围：

plot.y_range = Range1d(min_value, max_value)

8. 显示图表：

output_notebook()
show(plot)

下面是一个使用Bokeh绘制平行坐标图的示例：

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import ColumnDataSource, LinearAxis, Range1d
from bokeh.models.tools import HoverTool
from bokeh.io import output_notebook

output_notebook()

data = {
    'feature1': [1, 2, 3, 4, 5],
    'feature2': [2, 3, 4, 5, 6],
    'feature3': [3, 4, 5, 6, 7],
    'feature4': [4, 5, 6, 7, 8],
    'feature5': [5, 6, 7, 8, 9]
}

plot = figure(width=800, height=400)
source = ColumnDataSource(data=data)

features = list(data.keys())
axes = []
for i, feature in enumerate(features):
    axis = LinearAxis(axis_label=feature)
    plot.add_layout(axis, 'left')
    axes.append(axis)

for i in range(len(features) - 1):
    plot.line(x=[i, i+1], y=[features[i], features[i+1]], source=source, line_color='gray')

hover = HoverTool()
hover.tooltips = [('feature{}'.format(i+1), '@{}'.format(feature)) for i, feature in enumerate(features)]
plot.add_tools(hover)

plot.y_range = Range1d(0, 10)

show(plot)

上述示例程序中，我们首先使用output_notebook()函数将绘图结果显示在Jupyter Notebook中，然后创建了一个数据字典data，其中包含5个特征的数值。然后创建了一个绘图空间plot和一个数据源source，然后添加了各个特征的坐标轴和连接各个特征的轴线。我们还添加了鼠标悬停工具，用于显示特征的数值。最后设置了y轴的范围并显示了平行坐标图。

这就是使用Bokeh绘制平行坐标图的简介和示例。Bokeh提供了丰富的交互式功能，可以帮助用户更好地分析和理解多维数据集。通过了解Bokeh的用法，我们可以更好地利用它来进行数据可视化，并从中获得洞察和发现。