使用具有散景散射的色彩映射

Question

在matplotlib中，scatterplot提供了使用绘图颜色来表示此绘图的值或幅度的可能性：

对于bokeh，类似examples似乎手动生成rgb颜色，这使得难以生成颜色按比例缩放的图，尤其是。 WRT。分色图。

是否可以在bokeh中使用类似功能，或使用matplotlib色彩图来设置颜色？

Answer 1

直接使用matplotlib的色彩映像非常简单。例如，以下内容使用viridis示例中的bokeh（请注意我使用的是jupyter笔记本）：

import numpy as np

from bokeh.plotting import figure, show, output_notebook
import matplotlib as mpl

output_notebook()

N = 4000
x = np.random.random(size=N) * 100
y = np.random.random(size=N) * 100
radii = np.random.random(size=N) * 1.5
colors = [
    "#%02x%02x%02x" % (int(r), int(g), int(b)) for r, g, b, _ in 255*mpl.cm.viridis(mpl.colors.Normalize()(radii))
]

p = figure()

p.scatter(x, y, radius=radii,
          fill_color=colors, fill_alpha=0.6,
          line_color=None)

show(p)  

基本上，对于cm中的任何matplotlib色彩映射，使用值数组初始化它将返回一个数组，其中每个值都被[0,1]范围内的[r，g，b，a]值替换。请注意，这假设所有值都在0和1之间;在这里，我使用matplot.colors.Normalize来确保这一点。

Answer 2

如果要使用字段名称，另一种选择是使用LinearColorMapper：

from bokeh.models import LinearColorMapper

color_mapper = LinearColorMapper(palette='Magma256', low=min(radii), high=max(radii))

p.scatter(x,y,color={'field': 'radii', 'transform': color_mapper})