利用Bokeh设计交互式图表。 一、问题描述 第31届夏季奥林匹克运动会(Games of the XXXI Olympiad),又称2016年里约热内卢奥运会,共设28个大项,对应的可视化内容将在坐标系中显示所有的大项:其中,x轴表示大项奖牌的数量,y轴表示参与大项的运动员的数量。当使用交互式微件时,将能够筛选所显示的大项(在最大奖牌数量和最大运动员数量轴上)。每个大项采用不同的颜色显示,当悬停于其上时,将会显示每个项目相关的更多信息(如项目名称、运动员数量以及该大项中获得的金牌、银牌和铜牌的数量。 二、数据集描述 数据集包含里约奥运会参赛运动员的姓名、国籍、性别、参赛运动大项、所获奖牌等信息。

时间: 2024-04-02 07:35:05 浏览: 23
这个问题需要使用Python中的Bokeh库来设计交互式图表。首先,我们需要导入Bokeh库和数据集,并创建一个Figure对象来设置坐标轴和图表大小: ```python from bokeh.plotting import figure, show from bokeh.models import ColumnDataSource, HoverTool import pandas as pd # 导入数据集 df = pd.read_csv('olympic_data.csv') # 创建ColumnDataSource对象 source = ColumnDataSource(data=dict( x=df['Medal_Count'], y=df['Athlete_Count'], sport=df['Sport'], medal_type=df['Medal'], athlete_name=df['Name'], nationality=df['Nationality'], gender=df['Sex'] )) # 创建Figure对象 p = figure(title="2016 Rio Olympics Medal Count vs Athlete Count", x_axis_label='Medal Count', y_axis_label='Athlete Count', plot_width=800, plot_height=600) ``` 接下来,我们需要使用scatter()方法将数据点绘制到图表上,并设置颜色和大小,以及添加悬停工具: ```python # 绘制散点图 p.scatter('x', 'y', source=source, size=10, alpha=0.8, color='medal_type', legend_group='sport') # 添加悬停工具 hover = HoverTool(tooltips=[ ('Athlete Name', '@athlete_name'), ('Sport', '@sport'), ('Nationality', '@nationality'), ('Gender', '@gender'), ('Medal Type', '@medal_type') ]) p.add_tools(hover) # 设置图例位置 p.legend.location = "top_left" # 显示图表 show(p) ``` 这样,我们就可以得到一个交互式的散点图,可以通过滑动控件来筛选所显示的大项,悬停于数据点上时可以查看更多信息。 需要注意的是,上述代码中的数据集需要根据实际情况进行调整和更改,以适应所需的数据。

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