Bokeh项目实战：复现Burtin抗生素效果环形图可视化-优快云博客

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Bokeh项目实战：复现Burtin抗生素效果环形图可视化

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

背景介绍

在数据可视化领域，历史上有许多经典的可视化作品值得我们学习和借鉴。本文将通过Bokeh项目复现Will Burtin设计的抗生素效果环形图可视化，这是一个在医学和统计学领域具有重要历史意义的可视化案例。

可视化设计分析

Burtin的原始可视化采用环形图形式展示不同抗生素对多种细菌的最小抑菌浓度(MIC)数据，具有以下特点：

使用环形布局，细菌按角度分布
采用特殊的对数-平方根径向刻度
通过颜色区分革兰氏阳性/阴性细菌
使用不同颜色的小扇形表示不同抗生素的效果

Bokeh实现关键技术

1. 数据准备与角度计算

首先需要计算每个细菌在环形图中的角度位置：

big_angle = 2 * pi / (len(df) + 1)  # 计算每个细菌占据的角度
angles = pi/2 - 3*big_angle/2 - array(df.index) * big_angle  # 均匀分布角度

2. 特殊径向刻度实现

Burtin使用了独特的对数-平方根刻度，实现代码如下：

micmin = sqrt(log(.001*1E4))
micmax = sqrt(log(1000*1E4))
def scale(mic):
    return - sqrt(log(mic * 1E4)) + (micmin + micmax)

3. 环形楔形图绘制

使用annular_wedge方法绘制细菌和抗生素效果：

# 细菌大扇形
p.annular_wedge(0, 0, micmax, micmin, "start", "end", 
               fill_color="colors", line_color="#f0e1d2", source=source)

# 抗生素小扇形
p.annular_wedge(0, 0, micmin, scale(df[drug]), start, end,
               color=COLORS[i], line_color=None, legend_label=drug)

4. 标签与图例处理

# 细菌标签
p.text(xr, yr, ["\n".join(x.split()) for x in df.bacteria],
      text_font_size="13px", anchor="center")

# 自定义图例
legend = Legend(items=[
    LegendItem(label="Gram-positive", renderers=[br], index=10),
    LegendItem(label="Gram-negative", renderers=[br], index=0),
], location="bottom", orientation="horizontal")