使用bokeh.models绘制多维数据可视化图表

Bokeh是一个Python库，用于创建交互式、动态和漂亮的数据可视化图表。它支持多种图表类型和样式，并提供了丰富的自定义选项。其中，bokeh.models模块提供了用于创建和配置Bokeh图表组件的类。

下面将介绍几种使用bokeh.models绘制多维数据可视化图表的示例。

1. 散点图（Scatter plot）

散点图可以用于显示多个维度之间的关系。下面是一个使用bokeh.models的示例，创建一个散点图来显示两个变量之间的关系：

from bokeh.models import ColumnDataSource, Range1d, LinearAxis, DataRange1d
from bokeh.plotting import figure, show

# 创建数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [3, 5, 4, 2, 6]

# 创建数据源
source = ColumnDataSource(data=dict(x=x, y=y))

# 创建绘图对象
p = figure(title="Scatter Plot", x_axis_label='X', y_axis_label='Y')

# 绘制散点图
p.circle('x', 'y', size=10, color='blue', source=source)

# 显示图表
show(p)

2. 条形图（Bar plot）

条形图可以用于比较不同类别的数据。下面是一个使用bokeh.models的示例，创建一个条形图来显示不同类别的数据：

from bokeh.models import ColumnDataSource, Range1d, LinearAxis, DataRange1d
from bokeh.plotting import figure, show

# 创建数据
categories = ['A', 'B', 'C']
values = [10, 20, 15]

# 创建数据源
source = ColumnDataSource(data=dict(categories=categories, values=values))

# 创建绘图对象
p = figure(title="Bar Plot", x_axis_label='Categories', y_axis_label='Values')

# 绘制条形图
p.vbar('categories', top='values', width=0.5, color='blue', source=source)

# 设置x轴刻度范围
p.x_range = Range1d(start=0, end=len(categories))

# 设置y轴刻度范围
p.y_range = Range1d(start=0, end=max(values))

# 显示图表
show(p)

3. 热力图（Heatmap）

热力图可以用于可视化二维数据，其中颜色表示数值大小。下面是一个使用bokeh.models的示例，创建一个热力图来显示二维数据：

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

# 创建数据
data = np.random.rand(10, 10)

# 创建数据源
source = ColumnDataSource(data=dict(data=data))

# 创建绘图对象
p = figure(title="Heatmap")

# 绘制热力图
p.image(image=[data], x=0, y=0, dw=10, dh=10, palette="Viridis256", source=source)

# 设置x轴刻度范围
p.x_range = Range1d(start=0, end=10)

# 设置y轴刻度范围
p.y_range = Range1d(start=0, end=10)

# 显示图表
show(p)

总结：

以上是几个使用bokeh.models绘制多维数据可视化图表的示例。通过使用bokeh.models中提供的各种类，可以快速创建出各种类型的图表并进行自定义设置。Bokeh还支持交互式功能，可以轻松的添加工具栏、滚动、缩放和悬停等功能，以增强数据的可视化效果。