Bokeh项目中的等高线图绘制指南

计纬延

于 2025-06-02 09:01:13 发布

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Bokeh项目中的等高线图绘制指南

bokeh bokeh/bokeh: 是一个用于创建交互式图形和数据的 Python 库。适合用于数据可视化、数据分析和呈现，以及创建动态的 Web 应用。特点是提供了一种简洁、直观的 API 来描述和处理数据，并生成交互式的可视化效果。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bo/bokeh

概述

等高线图是一种在二维四边形网格上计算并绘制等值线的可视化技术。Bokeh作为一款强大的Python交互式可视化库，从3.0版本开始提供了完整的等高线图绘制功能。本文将详细介绍如何使用Bokeh创建静态和动态的等高线图，包括基础用法和高级技巧。

基础等高线图

简单示例

让我们从一个最基本的等高线图开始：

from bokeh.plotting import figure, show
import numpy as np

# 创建数据网格
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.linspace(0, 10, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(X) * np.cos(Y)

# 定义等高线层级
levels = np.linspace(-1, 1, 11)

# 创建图形
p = figure(width=600, height=500, title="基础等高线图示例")

# 绘制等高线
contour = p.contour(X, Y, Z, levels, 
                   line_color="black", 
                   fill_color=["#%02x%02x%02x" % (int(r), int(g), int(b)) 
                             for r, g, b, _ in 255*mpl.cm.viridis(np.linspace(0, 1, len(levels)-1))])

# 添加颜色条
p.add_layout(contour.construct_color_bar(), "right")

show(p)

在这个例子中，我们需要注意几个关键点：

z参数是定义在x、y网格上的二维数组
levels参数定义了要绘制的等高线层级序列
line_color控制等高线颜色，可以是单一值或向量
fill_color控制填充区域颜色，长度应为len(levels)-1

极坐标等高线图

Bokeh同样支持在极坐标网格上绘制等高线：

# 极坐标示例
theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
r = np.linspace(0.1, 1, 50)
T, R = np.meshgrid(theta, r)
Z = np.sin(R*10 + T*5)

levels = np.linspace(-1, 1, 21)

p = figure(width=600, height=500, title="极坐标等高线图")

contour = p.contour(T, R, Z, levels, 
                   line_color=["red" if level > 0 else "blue" for level in levels],
                   fill_color=["#ff000055" if level > 0 else "#0000ff55" for level in levels[:-1]],
                   hatch_pattern=["/" if level > 0 else "\\" for level in levels[:-1]])

p.add_layout(contour.construct_color_bar(title="值"), "right")

show(p)

这个示例展示了更丰富的视觉属性设置：

使用向量属性区分正负等高线
添加了填充图案(hatch)增强可视化效果
颜色条添加了标题

动态等高线图

Bokeh支持通过服务器应用创建动态更新的等高线图：

from bokeh.plotting import curdoc
from bokeh.models import ColumnDataSource
import numpy as np

# 初始数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.linspace(0, 10, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(X) * np.cos(Y)
levels = np.linspace(-1, 1, 11)

# 创建图形
p = figure(width=600, height=500)
contour = p.contour(X, Y, Z, levels, line_color="black", fill_color="Viridis256")

def update():
    global Z
    # 更新Z数据
    Z = np.sin(X + 0.1*time.time()) * np.cos(Y)
    # 生成新的等高线数据
    new_data = contour.contour_data(X, Y, Z, levels)
    # 更新渲染器
    contour.set_data(new_data)

# 添加定时器
curdoc().add_periodic_callback(update, 100)

实现动态更新的关键步骤：