Bokeh是一个用于数据可视化的Python库,它提供了丰富的绘图工具和交互功能。在这个示例中,我们将使用Bokeh来创建一个失业率的可视化图表,并替换默认的百分比值。
失业率是衡量一个地区或国家劳动力中未就业人口比例的指标。它是经济状况的重要指标之一,对政府决策和经济分析具有重要意义。
首先,我们需要准备数据。假设我们有一个包含不同地区失业率的数据集,其中包括地区名称和对应的失业率百分比值。
接下来,我们可以使用Bokeh来创建一个柱状图,其中横轴表示地区名称,纵轴表示失业率。我们可以使用bokeh.plotting
模块中的figure
函数创建一个图表对象,并使用vbar
函数创建柱状图。
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import ColumnDataSource
# 准备数据
regions = ['Region A', 'Region B', 'Region C', 'Region D']
unemployment_rates = [5.2, 3.8, 4.5, 6.1]
# 创建图表对象
p = figure(x_range=regions, plot_height=400, title='Unemployment Rates by Region')
# 创建柱状图
source = ColumnDataSource(data=dict(regions=regions, rates=unemployment_rates))
p.vbar(x='regions', top='rates', width=0.9, source=source)
# 显示图表
show(p)
这段代码将创建一个柱状图,其中每个柱子表示一个地区的失业率。现在,我们需要替换默认的百分比值。
为了替换百分比值,我们可以使用Bokeh的HoverTool
工具。HoverTool
可以在鼠标悬停在柱状图上时显示自定义的信息。
from bokeh.models import HoverTool
# 创建HoverTool工具
hover = HoverTool(tooltips=[('Region', '@regions'), ('Unemployment Rate', '@rates%')])
# 添加HoverTool到图表对象
p.add_tools(hover)
# 显示图表
show(p)
在这段代码中,我们创建了一个HoverTool
工具,并定义了要显示的信息。通过使用@
符号,我们可以引用数据源中的字段。在这个例子中,我们引用了regions
和rates
字段,并在后面添加了%
符号来表示百分比。
最后,我们使用add_tools
方法将HoverTool
添加到图表对象中,并再次调用show
函数来显示更新后的图表。
这样,我们就成功地创建了一个使用Bokeh库的自定义失业率示例,并替换了默认的百分比值。这个示例可以帮助我们更好地理解不同地区的失业情况,并进行比较分析。
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