专业级可视化报告：Bokeh自定义主题与样式的终极指南

# 1. Bokeh可视化的基础知识

## 1.1 Bokeh简介

Bokeh是一个Python交互式数据可视化库，它专门用于生成优雅和简洁的图形，并且在现代Web浏览器中使用JavaScript引擎进行呈现。它的目标是提供一个丰富、灵活的工具来创建各种复杂图表，并且能够轻松地与其它Web技术集成。

## 1.2 安装Bokeh

安装Bokeh非常简单，通过Python包管理工具pip即可完成。打开命令行界面，输入以下命令安装Bokeh：

pip install bokeh

安装完成后，可以通过Python解释器测试安装是否成功：

import bokeh
print(bokeh.__version__)

如果能够正确显示版本号，则表示安装成功。

## 1.3 Bokeh的基本使用

Bokeh的使用从导入库开始，接下来创建一个简单的散点图来展示其基本用法：

from bokeh.plotting import figure, show

# 创建一个简单的散点图
p = figure(title="Simple Scatter Plot")
p.scatter(x=[1, 2, 3, 4, 5], y=[6, 7, 2, 4, 5])

# 显示图表
show(p)

这段代码创建了一个包含五个点的散点图，并通过`show`函数在默认浏览器中打开了这个图表。这只是Bokeh功能的冰山一角，我们将在接下来的章节中深入探讨Bokeh的更多特性。

# 2. 理解Bokeh图表的基础结构

### Bokeh图表的构成元素

#### 图表（Plot）

在Bokeh中，图表是由`Plot`类构成的核心对象，它是所有视觉元素的容器。`Plot`对象负责安排图表的布局，包括了图表中的图表组件以及坐标系统。在创建图表时，我们首先需要初始化一个`Plot`对象，设定其宽度、高度以及其他可选参数。

from bokeh.plotting import figure

# 创建一个宽400px，高300px的图表对象
plot = figure(width=400, height=300)

上面的代码创建了一个基础的`Plot`实例，我们可以通过`figure`函数的其他参数来定制图表的标题、工具栏、坐标轴等。一旦创建了`Plot`对象，我们就可以开始添加各种图表组件。

#### 图表组件（Plot components）

图表组件是构成图表的基本元素，包括了标题、工具栏、坐标轴、图例等。在Bokeh中，这些组件可以通过`Plot`对象的属性直接访问和修改。

# 设置图表标题
plot.title.text = "示例图表"

# 添加工具栏项
plot.tools.append(HoverTool())

通过为`Plot`对象设置这些组件，我们可以构建一个功能完整、布局美观的图表。图表组件之间是相互独立的，它们可以自由组合，以满足不同的可视化需求。

### Bokeh图表的坐标系统

#### 笛卡尔坐标系（Cartesian coordinate system）

笛卡尔坐标系是最常用的坐标系统，由x轴和y轴组成，用于显示两个变量之间的关系。在Bokeh中，可以非常简单地创建一个笛卡尔坐标系的图表。

# 创建一个笛卡尔坐标系的图表
plot = figure(x_axis_type="datetime", title="时间序列数据")

# 添加一条线来展示数据
plot.line("日期", "值", source=source)

在上述代码中，`figure`函数的`x_axis_type`参数被设置为`"datetime"`，这表明x轴是基于日期时间的数据类型。`line`方法用于绘制线条，它需要指定x和y轴对应的字段名。

#### 极坐标系（Polar coordinate system）

极坐标系提供了一个不同的视角来展示数据，它使用角度和半径来表示点的位置。Bokeh同样支持创建基于极坐标的图表。

from bokeh.models import PolarGrid

# 创建一个极坐标系的图表
polar_plot = figure(width=400, height=400, x_axis_type="radial", y_axis_type="angular")

# 添加极坐标网格
polar_plot.grid.grid_line_color = None
polar_plot.axis.axis_label_text_font_size = "14px"

这里，我们创建了一个`PolarGrid`对象，并将其网格线颜色设置为无，同时调整了坐标轴标签的字体大小，以便于更清晰地展示极坐标系的图表。

### Bokeh图表的数据类型

#### ColumnDataSource的使用

`ColumnDataSource`是Bokeh中用于管理图表数据的核心类。它能够以列的形式存储不同类型的数据，例如数值、日期时间、字符串等。`ColumnDataSource`使得数据能够以一种高效且易于管理的方式来与图表组件进行交互。

from bokeh.models import ColumnDataSource

# 假定已有数据列表
data = {'日期': ["2021-01-01", "2021-01-02"], '值': [10, 20]}

# 创建ColumnDataSource对象
source = ColumnDataSource(data)

在这个例子中，我们创建了一个包含日期和数值的字典，随后将其转换为`ColumnDataSource`对象。这个对象可以直接被图表的渲染器（如`line`、`circle`等）使用。

#### 处理不同数据源的方法

Bokeh提供了多种处理数据源的方法，以便于用户可以从不同来源加载数据。这包括了从本地文件、网络API或数据库中读取数据。用户还可以对数据源进行过滤、分组和聚合操作。

from bokeh.io import curdoc
from bokeh.models import CustomJS

# 使用JavaScript回调来过滤ColumnDataSource数据
callback = CustomJS(args=dict(source=source), code="""
    const data = source.get('data');
    const new_data = { '日期': [], '值': [] };
    for (let i = 0; i < data['日期'].length; i++) {
        if (data['日期'][i] >= "2021-01-02") {
            new_data['日期'].push(data['日期'][i]);
            new_data['值'].push(data['值'][i]);
        }
    }
    source.trigger('change');
""")

# 将回调添加到文档中
curdoc().add_root(plot)

上述JavaScript代码通过`CustomJS`模型来过滤`ColumnDataSource`中的数据。只保留日期为2021年1月2日及以后的记录。这种方式允许我们在不重新加载数据的情况下，动态更新图表。

通过以上介绍，我们已经了解了Bokeh图表基础结构的核心组成部分。这些内容为创建复杂且具有专业水准的数据可视化奠定了基础。在下一章节中，我们将进一步探讨如何通过主题与样式的定制来增强Bokeh图表的外观表现。

# 3. Bokeh主题与样式的定制

Bokeh是一个强大的数据可视化库，它提供了一套灵活的API，允许用户深入定制图表的主题和样式，以达到与应用场景和品牌形象相匹配的视觉效果。在这一章节中，我们将探索Bokeh中用于主题和样式定制的各种选项和方法，并介绍一些高级应用技巧。

## 3.1 Bokeh主题的内置选项

Bokeh提供了几种内置主题，例如“默认”、“轻量”和“黑色”主题。这些主题为用户提供了开箱即用的样式配置，用于快速创建视觉上协调的图表。

### 3.1.1 应用内置主题

要应用Bokeh的内置主题，用户只需在创建图表时指定主题名称。例如，要应用“黑色”主题，可以使用以下代码：

from bokeh.io import curdoc
from bokeh.themes import Theme

# 加载内置的黑色主题
curdoc().theme = Theme(filename="theme.yaml")

这里的`theme.yaml`是一个包含了黑色主题所有配置的YAML文件。

### 3.1.2 修改内置主题的样式

虽然内置主题已经为大多数用例提供了良好的起点，但用户可能需要对某些样式属性进行调整。Bokeh允许用户通过修改主题文件或使用`Theme`对象进行定制。例如：

from bokeh.themes import Theme

# 创建一个主题对象并修改样式
theme = Theme(json={
    "attrs": {
        "Plot": {
            "background_fill_color": "#f0f0f0",
            "border_fill_color": "#ffffff"
        },
        "Grid": {
            "grid_line_color": None
        }
    }
})

# 应用修改后的主题
curdoc().theme = theme

## 3.2 Bokeh样式的自定义

除了内置主题外，Bokeh还允许用户通过多种方式来自定义图表的样式，包括使用样式字典、直接设置属性或通过回调函数动态调整。

### 3.2.1 使用样式字典（style dictionaries）

样式字典是Python字典，包含了图表组件的属性和值。通过这些字典，用户可以详细地控制图表的外观。例如，为图例（legends）设置样式：

from bokeh.plotting import figure

# 创建图表
p = figure()

# 定义图例的样式字典
legend_style = {
    "label_text_font_size": "15px",
    "background_fill_alpha": 0.5,
}