较为复杂的时序网络可视化python案例

一个比较复杂的时序网络可视化的Python案例是使用Bokeh库实现的。下面是一个简单的例子：

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import ColumnDataSource, HoverTool, Range1d
from bokeh.io import output_notebook

# 数据源
source = ColumnDataSource(data={
    'x': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    'y': [2, 3, 4, 5, 6, 7],
    'start': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    'end': [2, 3, 4, 5, 6, 7],
    'label': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']
})

# 创建一个绘图对象
p = figure(title="Time Series Network", x_axis_label='Time', y_axis_label='Nodes')

# 绘制线段
p.segment(x0='start', y0='y', x1='end', y1='y', source=source, color='black')

# 绘制节点
p.circle(x='x', y='y', source=source, color='blue')

# 添加节点标签
p.text(x='x', y='y', text='label', source=source, text_font_size='10pt')

# 添加鼠标悬停工具
hover = HoverTool(tooltips=[('Label', '@label')])
p.add_tools(hover)

# 设置坐标轴范围
p.x_range = Range1d(0, 7)
p.y_range = Range1d(0, 8)

# 在Jupyter Notebook中显示图像
output_notebook()
show(p)

在此例子中，我们创建了一个时序网络图，其中每个节点代表一个事件，每个线段代表事件之间的关系。我们使用Bokeh库创建一个绘图对象，并设置了节点和线段的样式，以及节点的标签。我们还添加了一个鼠标悬停工具，以显示每个节点的标签。最后，我们使用`output_notebook()`和`show(p)`函数在Jupyter Notebook中显示图像。

这只是一个简单的例子，你可以根据你的需求进行调整和扩展。 Bokeh库提供了许多其他功能，例如可以添加颜色映射，对数据进行聚类等等。