,可以通过使用hover
工具来实现。hover
工具可以在鼠标悬停在饼图的每个部分时显示相应的标签。
下面是一个完整的示例代码,演示如何在bokeh中的饼图按钮中添加标签:
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import HoverTool
from bokeh.palettes import Category10
from bokeh.io import output_notebook
# 创建饼图数据
data = {
'categories': ['Category 1', 'Category 2', 'Category 3'],
'values': [30, 40, 50]
}
# 创建饼图
p = figure(plot_height=400, plot_width=400, toolbar_location=None,
tools='hover', tooltips='@categories: @values')
# 添加饼图数据
p.wedge(x=0, y=0, radius=0.4,
start_angle=0, end_angle=data['values'][0]/sum(data['values'])*2*3.14159,
color=Category10[3][0], legend_label=data['categories'][0])
p.wedge(x=0, y=0, radius=0.4,
start_angle=data['values'][0]/sum(data['values'])*2*3.14159, end_angle=data['values'][1]/sum(data['values'])*2*3.14159,
color=Category10[3][1], legend_label=data['categories'][1])
p.wedge(x=0, y=0, radius=0.4,
start_angle=data['values'][1]/sum(data['values'])*2*3.14159, end_angle=2*3.14159,
color=Category10[3][2], legend_label=data['categories'][2])
# 添加hover工具
hover = p.select(dict(type=HoverTool))
hover.tooltips = [('Category', '@categories'), ('Value', '@values')]
# 显示饼图
output_notebook()
show(p)
在这个示例中,我们首先创建了一个饼图的数据字典data
,包含了三个类别和对应的值。然后,我们创建了一个figure
对象,并设置了hover
工具和tooltips
参数,用于显示标签信息。
接下来,我们使用wedge
方法添加了三个饼图的部分,并设置了相应的颜色和标签。在添加饼图部分的同时,我们计算了每个部分的起始角度和结束角度,确保饼图的比例正确。
最后,我们使用select
方法选择了HoverTool
工具,并设置了tooltips
属性,用于显示标签信息。最后,使用show
函数显示饼图。
这样,当鼠标悬停在饼图的每个部分时,就会显示相应的标签信息。
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