Question

使用相同的数据，某些调色板会引发错误，而某些调色板会起作用。

from bokeh.io import show, output_file
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.transform import factor_cmap
from bokeh.palettes import Spectral6, Dark2

output_file("colormapped_dots.html")

cats = ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C']
x = [5, 3, 4, 2, 4, 6]
y = x
factors = list(set(cats))
source = ColumnDataSource(data=dict(cats=cats, x=x, y=y))

这个有效，

p = figure()
p.circle('x', 'y', size=10,
         color=factor_cmap('cats', palette=Spectral6, factors=factors), 
         source=source)
show(p)

这一个返回错误，

p = figure()
p.circle('x', 'y', size=10,
         color=factor_cmap('cats', palette=Dark2, factors=factors), 
         source=source)
show(p)


ValueError: expected an element of Seq(Color), got {3: ['#1b9e77', '#d95f02', '#7570b3'], 4: ['#1b9e77', '#d95f02', '#7570b3', '#e7298a'], 5: ['#1b9e77', '#d95f02', '#7570b3', '#e7298a', '#66a61e'], 6: ['#1b9e77', '#d95f02', '#7570b3', '#e7298a', '#66a61e', '#e6ab02'], 7: ['#1b9e77', '#d95f02', '#7570b3', '#e7298a', '#66a61e', '#e6ab02', '#a6761d'], 8: ['#1b9e77', '#d95f02', '#7570b3', '#e7298a', '#66a61e', '#e6ab02', '#a6761d', '#666666']}

这些调色板之间有什么区别？我们如何让'Dark2'工作？

Answer 1

显然，一些散景调色板是列表，其他是调色板。

print(type(Spectral6))
print(type(Dark2))

<class 'list'>
<class 'dict'>

Dark2 dict实际上是一组调色板，以每个调色板中的颜色数量为基础：

{3: ['#1b9e77', '#d95f02', '#7570b3'],
 4: ['#1b9e77', '#d95f02', '#7570b3', '#e7298a'],
 5: ['#1b9e77', '#d95f02', '#7570b3', '#e7298a', '#66a61e'],
 6: ['#1b9e77', '#d95f02', '#7570b3', '#e7298a', '#66a61e', '#e6ab02'],
 7: ['#1b9e77',
  '#d95f02',
  '#7570b3',
  '#e7298a',
  '#66a61e',
  '#e6ab02',
  '#a6761d'],
 8: ['#1b9e77',
  '#d95f02',
  '#7570b3',
  '#e7298a',
  '#66a61e',
  '#e6ab02',
  '#a6761d',
  '#666666']}

因此需要像这样使用：

pal = Dark2[3]
factor_cmap('cats', palette=pal, factors=factors)

尽管列表类型调色板可以直接发送到“调色板”arg，只要它们包含的颜色至少与因子一样多。

factor_cmap('cats', palette=Spectral6, factors=factors)

为什么一些散景调色板在factor_cmap（）

1 个答案: