好看的图表千篇一律，能交互的可视化数据万里挑一

5 年前 · 来自专栏景略集智

景略集智

数据可视化不仅在我们的工作中可以起到重要作用，而且也能像艺术一样赏心悦目。借助多种可视化工具，如 ggplots 和 matplotlib，我们可以创建出有趣的可视化。之前我们也分享过 如何用 Python 创建 9 种常见的可视化图表 ：

不过用它们我们很难制作出交互式图表，比如当我们想以 3D 方式展示数据的时候，我们就无法从多个角度查看数据。这个时候交互式可视化就能为我们解决这个问题，不仅能让我们以互动的形式获取数据传递的信息，也能让数据可视化更美观更有逼格，如图所示：

今天我们就分享一下如何用 Python 和 Bokeh 库制作交互式可视化图表。首先我们会用 Bokeh 生成一些简单的可视化图表，熟悉它的操作，然后用它创建交互式直方图。

Bokeh 基本原理

Bokeh 的主要理念就是通过每次创建一个图层的方式来创建交互式图形。我们首先会创建一个图表，然后为图表添加叫做“Glyphs”的元素。对于用过 ggplot 的人来说，Bokeh 中的 Glyphs 基本上就跟 ggplot 里每次往图形里添加的 geom 一样。根据不同用途，Glyphs 可以有不同的形状： 圆圈、线条、条形、弧形 等等。

我们先用方块和圆圈制作一个基本的图表，展示一下 Bokeh 的理念。首先，我们用 figure 方法制作一个图形，然后通过调用合适的方法和输入数据将我们的 Glyphs（也就是方块和圆圈）应用到图表上。最后我们展示出图表。

# bokeh 基本原理
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.io import show, output_notebook
# 用labels创建空的图形
p = figure(plot_width = 600, plot_height = 600, 
           title = 'Example Glyphs',
           x_axis_label = 'X', y_axis_label = 'Y')
# 样本数据
squares_x = [1, 3, 4, 5, 8]
squares_y = [8, 7, 3, 1, 10]
circles_x = [9, 12, 4, 3, 15]
circles_y = [8, 4, 11, 6, 10]
# 添加方块Glyph
p.square(squares_x, squares_y, size = 12, color = 'navy', alpha = 0.6)
# 添加圆圈Glyph
p.circle(circles_x, circles_y, size = 12, color = 'red')
# 设定在notebook中输出图形
output_notebook()
# 展示图形
show(p)

上述代码会生成如下略显简陋的图表：

当然我们使用任何绘图库都能很容易的创建这样的一幅图表，但 Bokeh 上还有一些免费的可配置工具，比如平移、放大缩小、选择和保存图形等，当我们想深度分析数据时，使用起来非常方便。

本文我们会用到纽约机场航班数据，记录了 2013 年纽约机场大约 30 万次航班的数据（ https:// cran.r-project.org/web/ packages/nycflights13/nycflights13.pdf ）。现在我们展示航班延误数据。

在制作图表之前，我们先加载数据，并做个简单的检查（加粗部分为输出）：

# 将数据从CSV读取为数据帧




    

flights = pd.read_csv('../data/flights.csv', index_col=0)
# 为感兴趣的列总结数据状况
flights['arr_delay'].describe()
count    327346.000000
mean          6.895377
std          44.633292
min         -86.000000
25%         -17.000000
50%          -5.000000
75%          14.000000
max        1272.000000

从对数据的总结中可以看到：我们一共有 327,346 个航班，最短延误时间为 -86 分钟（也就是提前了 86 分钟），最长延误时间为 1272 分钟，居然延误了 21 小时！有大约 75% 的航班只晚点了 14 分钟，所以我们可以假设超过 1000 分钟的数字可能为异常值（不是说它们不合理，只是太极端了）。在我们的直方图中，会重点关注延误时间在 -60 分钟和 +120 分钟之间的航班。

在我们初次可视化一个单独的变量时，通常会选择直方图，因为它能直观的展示数据的分布状况。在我们要创建的直方图中，X 轴的位置表示航班延误了多少分钟，条形的高度表示对应的航班数量。虽然 Bokeh 并没有内置的直方图 Glyph，但我们可以使用方块 Glyphs 自己创建，它能让我们指明每个条形的底部、顶部和左右边缘。

我们会使用 Numpy 的 histogram 函数为条形创建数据，它可以计算每个指定条形中的数据点数量。我们会使用 5 分钟长度的条形，也就是说函数会计算每 5 分钟延误间隔的航班数量。在生成数据后，我们将其放在 Pandas 数据帧中，以一个对象保存所有数据。这步的操作方法见这里： https:// pandas.pydata.org/panda s-docs/stable/dsintro.html 。虽然这里的代码对理解 Bokeh 来说不是很重要，但熟悉使用 Numpy 和 Pandas 在数据科学中还是很重要的。

"""Bins will be five minutes in width, so the number of bins 
is (length of interval / 5). Limit delays to [-60, +120] minutes using the range."""
arr_hist, edges = np.histogram(flights['arr_delay'], 
                               bins = int(180/5), 
                               range = [-60, 120])
# 将信息放入数据帧
delays = pd.DataFrame({'arr_delay': arr_hist, 
                       'left': edges[:-1], 
                       'right': edges[1:]})

我们的数据会如下所示：

其中 flight 列表示从 left 列至 right 列每个延误间隔中的航班数量计数。在这里我们会制作一个新的 Bokeh 图表，添加一个方块 Glyph，指明合适的参数：

# 创建空白图表
p = figure(plot_height = 600, plot_width = 600, 
           title = 'Histogram of Arrival Delays',
          x_axis_label = 'Delay (min)]', 
           y_axis_label = 'Number of Flights')
# 添加一个方块Glyph
p.quad(bottom=0, top=delays['flights'], 
       left=delays['left'], right=delays['right'], 
       fill_color='red', line_color='black')
# 展示图表
show(p)

生成这张图形的大部分工作主要是数据格式编排，这在数据科学中很常见。从我们的图形中可以看到航班延误几乎呈轻微的正偏态分布，并在右侧出现厚尾现象。

用 Python 创建基本的直方图，还有很多简单的方法，比如用 matplotlib 只需几行代码就能生成同样的图形。不过，使用 Bokeh 制作图形时，有很多工具能让我们很容易的和数据之间产生交互。

添加交互性

首先我们给图形添加一种被动型交互，也就是查看图形的人可以筛选哪些数据不予展示。被动型交互通常扮演着“检察员”的角色，因为可以让人们更详细的“调查”数据。其中一种比较有用的被动型交互就是让用户的鼠标滑过数据点时，会浮现信息提示框，这在 Bokeh 中称为HoverTool（ https:// bokeh.pydata.org/en/lat est/docs/user_guide/tools.html ）。

要想添加信息提示框，我们需要将来自数据帧中的数据源改为 ColumnDataSource（Bokeh 中的一个重要概念）。这是一个对象，可以特别用于绘制包括数据和几种方法及属性的图形。ColumnDataSource 能让我们为图形添加注释和交互性，也能从 Pandas 数据帧中构造。实际数据会保存在一个目录中，可以通过 ColumnDataSource 的数据属性访问。这里我们创建来自我们的数据帧中的数据源，查看和数据帧的列对应的数据目录的 key。

# 导入ColumnDataSource 类
from bokeh.models import ColumnDataSource
# 将数据帧转换为column data source
src = ColumnDataSource(delays)
src.data.keys()
dict_keys(['flights', 'left', 'right', 'index'])

在我们用 ColumnDataSource 添加 Glyphs 时，我们会将 ColumnDataSource 作为 source 参数输入，并用字符串引用列名：

# 这次添加一个带有数据源的方块Glyph
p.quad(source = src, bottom=0, top='flights', 
       left='left', right='right', 
       fill_color='red', line_color='black')

注意代码是如何仅用一行字符串而不是之前的 df['column'] 格式，就引用了具体的数据列，比如“flight”“left”和“right”。

Bokeh 中的 HoverTool

刚看时 HoverTool 的语法看着可能会有点复杂，不过熟悉了之后你会发现很简单。我们传递我们的 HoverTool 实例以 Python 元组的形式传入一列 tooltips，在 Python 元组中第一个元素为数据标签，第二个元素会引用我们想突出强调的具体数据。我们可以用$引用图表的属性，比如 X 轴或 Y 轴位置，或用 @ 引用我们数据源中的具体字段。这可能听起来有点困惑，所以下面举例示范如何用 HoverTool 做到这两点：

# Hover tool 用@引用我们自己的数据域 
# 用$引用图形中的位置
h = HoverTool(tooltips = [('Delay Interval Left ', '@left'),
                          ('(x,y)', '($x, $y)')])

这里，我们用 @ 引用 ColumnDataSource 中的 left 数据域（和原始数据帧中的 left 列对应），用 $ 引用游标的（x,y）位置，结果如下：

（x,y）位置是鼠标在图形上的位置，但对我们的直方图来说并不是很有用，因为我们是要找到某个给定条形中的航班数量（出现在条形上方）。为了修正这一点，我们会变更我们的 tooltip 实例来引用正确的列。将 tooltip 中显示的数据进行格式编排会令人比较苦恼，我们可以在数据帧中以正确的格式化创建另一个列。例如，假如我想让我的 tooltip 展示某个给定条形的全部间隔，我可以在数据帧中创建一个格式化后的列：

# 添加一个列显示每个间隔的范围
delays['f_interval'] = ['%d to %d minutes' % (left, right) for left, right in zip(delays['left'], delays['right'])]

然后我们将该数据帧转换为一个 ColumnDataSource，并在 HoverTool 调用中访问这个列。下面的代码就是用了一个引用了两个格式化列的 HoverTool 创建图形，并将该工具添加至图形：

# 创建空白图形
p = figure(plot_height = 600, plot_width = 600, 
           title = 'Histogram of Arrival Delays',
          x_axis_label = 'Delay (min)]', 
           y_axis_label = 'Number of Flights')
# 这次创建一个带数据源的方块Glyph
p.quad(bottom=0, top='flights', left='left', right='right', source=src,
       fill_color='red', line_color='black', fill_alpha




    
 = 0.75,
       hover_fill_alpha = 1.0, hover_fill_color = 'navy')
# 添加一个hover tool 引用格式化的数据列
hover = HoverTool(tooltips = [('Delay', '@f_interval'),
                             ('Num of Flights', '@f_flights')])
# 为图形设定风格
p = style(p)
# 为图形添加hover tool
p.add_tools(hover)
# 显示图形
show(p)

在 Bokeh 中，我们通过将元素添加至原始图形中的方式将元素包含在图形中。注意在 p.quad 的 Glyph 调用中，还有一些额外元素，比如 hover_fill_alpha和hover_fill_color，它们可以改变当我们用鼠标滑过条形时 Glyph 的外观。我们还可以用 style 函数添加图形风格。

至于图形的美感，我们通常可以写一个可以应用到任何图形的函数。最终图形如下所示：

我们用鼠标滑过不同的条形时，就会得到每个条形所对应的详细统计数据：延误间隔和间隔内航班数量。如果觉得自己制作的图表不错，可以将其保存为 HTML 文件分享出去：

# 导入savings 函数
from bokeh.io import output_file
# 指定输出文件并保存
output_file('hist.html')
show(p)

创建交互式直方图

我们制作好了一幅基本的直方图，但谈不上高逼格。虽然别人在图形可以看到航班延误的分布状况，然而除此外并没有特别惊艳的地方。

如果我们想创建引人注目的可视化，我们可以让他人通过和图表之间的互动自行探究数据。比如，在我们创建的这个直方图中，一个很有价值的交互功能就是人们能够选择具体的航线进行比较，或者能在菜单选项中更改条形的宽度以更详细的查看数据。我们用 Bokeh 就能实现这些功能。

主动型互动

Bokeh 中有两种交互方式：被动型交互和主动型交互。我们前面分享了如何为图表添加简单的被动型交互功能，也就是说能让用户更详细的查看图表，但是却不能改变图表展示的信息。

那么第二种交互式图形之所以被称为主动型交互，是因为它可以改变在图形上实际展示的数据，比如选择数据的子集（例如具体的航线）和改变多项式回归拟合的角度等等。在 Bokeh 中有很多种类型的主动型交互，但这里我们重点关注叫做 Widget（即窗口小部件）的交互功能，它是可以用鼠标点击的元素，从而让我们可以控制图形的某些方面。

主动型交互式可视化会让人们觉得看数据就像是一种享受，因为能让我们按自己的方式探索数据，也比被动型可视化更能让我们感知和总结数据信息。夸奖的话这里不再多说，直接瞅瞅怎么用 Bokeh 制作主动型交互式可视化。

交互概要

如果为图形添加主动型交互，我们需要用到一些函数。对于 Bokeh 中的 Widget 交互来说，主要有 3 个实现函数：

Make_dataset() 格式化被展示的具体数据
Make_plot() 利用规定数据绘制图形
Update()根据用户的选择更新图形。

格式化数据

在制作图形前，我们需要准备好后面会被展示的数据。对于我们的交互式直方图来说，我们会为用户提供三种可控的参数：

展示的航空公司（在代码中称为carriers）
图形中的展示范围，例如：-60 到+120分钟
直方图条形的宽度，默认为5分钟

至于为图形准备数据集的函数，我们需要能够指明每个参数。我们加载所有相关的数据并进行检查，展示一下如何在 make_dataset 函数中转换数据。

在该数据集中，每一行是一个单独的航班。arr_delay 列是航班延误的多好分钟（负数表示提前到达）。在前面我们简单处理过数据，得知一共有 327,236 个航班，最小延误时间为 -86 分钟，最长延误时间为 +1272 分钟。在 make_dataset 函数中，我们想根据数据帧中的 name 列选择航线，并根据 arr_delay 列限制航班。

为了准备直方图使用的数据，我们会用 Numpy 的 histogram 函数，它会计算每个条形中的数据点数量。在我们的例子中，也就是每个指明延误间隔中的航班数量。在前面我们制作了所有航班的直方图，但这里我们会制作出每个航空公司的直方图。由于每个航空公司的航班数量变化很大，我们可以以百分比的形式展示延误航班。这样，图形中条形的高度就表示某个航空公司的延误航班的比例。为了能将计数转变为百分比，我们会将计数除以航空公司的总计数。

下面是准备数据集的全部代码。函数取一列我们想包含在内的 carriers（即航空公司），需要绘制的最短和最长延误时间，以及以分钟为单位的指明条形宽度。

def make_dataset(carrier_list, range_start = -60, range_end = 120, bin_width = 5):
    # 检查以确保范围起始值小于结束值!
    assert range_start < range_end, "Start must be less than end!"
    by_carrier = pd.DataFrame(columns=['proportion', 'left', 'right', 
                                       'f_proportion', 'f_interval',
                                       'name', 'color'])
    range_extent = range_end - range_start
    # 循环访问所有航空公司
    for i, carrier_name in enumerate(carrier_list):
        # 航空公司的子集
        subset = flights[flights['name'] == carrier_name]
        # 创建一个指定了条形和范围的直方图
        arr_hist, edges = np.histogram(subset['arr_delay'], 
                                       bins = int(range_extent / bin_width), 
                                       range = [range_start, range_end])
        # 将计数除以总数并获取百分比并创建 df
        arr_df = pd.DataFrame({'proportion': arr_hist / np.sum(arr_hist), 
                               'left': edges[:-1], 'right': edges[1:] })
        # 格式化百分比 
        arr_df['f_proportion'] = ['%0.5f' % proportion for proportion in arr_df['proportion']]
        # 格式化间隔
        arr_df['f_interval'] = ['%d to %d minutes' % (left, right) for left, 
                                right in zip(arr_df['left'], arr_df['right'])]
        # 为labels分配航空公司
        arr_df['name'] = carrier_name
        # 为每个航空公司分配不同的颜色
        arr_df['color'] = Category20_16[i]
        # 添加到全部数据帧
        by_carrier = by_carrier.append(arr_df)
    # 全部数据帧
    by_carrier = by_carrier.sort_values(['name', 'left'])
    # 将数据帧转换为column data source
return ColumnDataSource(by_carrier)

虽然我们本文是在讲解如何使用 Bokeh，但是没有格式化的数据，是没法制作图形的，因此我们将这部分代码也展示了出来。

函数运行于所有航空公司的结果如下：

提示一下，我们是用 Bokeh 的方块 Glyph 来制作直方图，所以我们需要提供 Glyph 的左侧、右侧和顶部（底部会固定为 0）。它们分别在 left，right 和 proportion列。Color 列会给每个航空公司分配一个唯一的颜色，f_ 列会为信息提示框提供格式处理后的文本数据。

下一个实现函数为 make_plot，它会接受 ColumnDataSource（bokeh 中一种用于绘图的对象类型），返回图形对象：

def make_plot(src):
        # 带有正确labels的空白图形
        p = figure(plot_width = 700, plot_height = 700, 
                  title




    
 = 'Histogram of Arrival Delays by Carrier',
                  x_axis_label = 'Delay (min)', y_axis_label = 'Proportion')
        # 方块 glyphs 以创建直方图
        p.quad(source = src, bottom = 0, top = 'proportion', left = 'left', right = 'right',
               color = 'color', fill_alpha = 0.7, hover_fill_color = 'color', legend = 'name',
               hover_fill_alpha = 1.0, line_color = 'black')
        # Hover tool with vline mode
        hover = HoverTool(tooltips=[('Carrier', '@name'), 
                                    ('Delay', '@f_interval'),
                                    ('Proportion', '@f_proportion')],
                          mode='vline')
        p.add_tools(hover)
        # Styling
        p = style(p)
        return p

如果我们传入一个有所有航空公司的数据源，代码会输出如下图形：

该直方图太过拥挤，因为在同一张图上绘制了 16 家航空公司！如果有太多重叠信息，我们没法比较航空公司。幸好，我们可以添加 widget，让图形更简洁，也更容易比较信息。

创建 widget 交互

我们用 Bokeh 创建好了基本图形后，通过 widget 添加交互功能就比较容易了。我们想要的第一个 widget 就是一个选择工具箱，可以让人们选择需要显示的航空公司。这里的控制操作会是一个有很多选项的勾选框，在 Bokeh 中称为 CheckboxGroup。我们导入 CheckboxGroup 类并创建一个有两个参数的实例，以此制作选择工具。实例的两个参数为：labels：我们想紧贴每个条形显示的值；active：查看的初始条形。创建含有所有航空公司的CheckboxGroup 的代码如下：

from bokeh.models.widgets import CheckboxGroup
# Create the checkbox selection element, available carriers is a  
# list of all airlines in the data
carrier_selection = CheckboxGroup(labels=available_carriers, 
                                  active = [0, 1])

Bokeh 中勾选框的 labels 必须为字符串，而 active 的值则为整数。这意味着在图形中，AirTran Airways Corporation’映射到的 active 值为 0，Alaska Airlines Inc.’映射到的active 值为 1。假如我们想将选择的勾选框匹配到航空公司，我们需要确保能找到与所选整数 active 值相关的字符串名字。我们可以用 widget 的 .labels 和 .active 属性做到这点：

# 从选定值中选取航空公司
[carrier_selection.labels[i] for i in carrier_selection.active]
['AirTran Airways Corporation', 'Alaska Airlines Inc.']

在制作好选择 widget 后，我们需要将所选航空公司的勾选框和图形中显示的信息连起来。这一步我们使用 CheckboxGroup的.on_change 方法以及我们定义的一个 update 函数来完成。Update 函数会一直取 3 个实参：attr，old 和 new，并根据用户的选择控制操作来更新图形。我们改变图形中展示的数据，其实就是通过改变我们在 make_plot 函数中传入 Glyphs 的数据源来实现的。这里听起来可能有点抽象，我们就举一个 update 函数的下例子，展示它如何改变直方图，显示哪些航线：

# Update 函数取3个默认函数
def update(attr, old, new):
    # Get the list of carriers for the graph
    carriers_to_plot = [carrier_selection.labels[i] for i in 
                        carrier_selection.active]
    # 根据选定的航空公司和之前定义的make_dataset函数
    # 制定一个新的数据集
    new_src = make_dataset(carriers_to_plot,
                           range_start = -60,
                           range_end = 120,
                           bin_width = 5)
    # 更新方块 glpyhs 中使用的数据源
    src.data.update(new_src.data)

这里我们根据 CheckboxGroup 中的选定的航空公司，检索航空公司的列表以进行展示。该列表会传递到 make_dataset 函数中，后者会返回一个新列数据源。我们调用 src.data.update 和传入来自新数据源的数据来更新 Glyphs 中所用的数据源。最终，我们会用 .on_change 方法，将 carrier_selection 这个 widget 中的改动和 update 函数连起来。

# Link a change in selected buttons to the update function
carrier_selection.on_change('active', update)

每当选择或未选择一个不同的航空公司，上述操作都会调用 update 函数。最终结果是只有和所选航空公司对应的 Glyphs 才会在直方图上画出来，如下所示：

更多交互功能

现在我们已经知道了为图表创建一个交互操作的基本流程，那么我们接着就可以增加更多的元素。我们每次创建一个 widget，就会写一个 update 函数来改变图形上展示的数据，并使用 .on_change 方法将 update 函数和 widget 相连。我们也可以重新编写 update 函数从 widget 提取我们需要的值，通过这种方法用同一 update 函数增加多个元素。

下面我们实际操作一下，为图形添加另外两个控制操作：添加一个滚动条，可以让我们选择直方图中条形的宽度；添加一个范围滚动条，可以让我们设置航班的最长和最短延误时间。创建这两个 widget 的新的 update 函数如下：

# 滚动条用来选择条形宽度，值为选定数字
binwidth_select = Slider(start = 1, end = 30, 
                     step = 1, value = 5,
                     title = 'Delay Width (min)')
# 当值变化时更新图形
binwidth_select.on_change('value', update)
# 范围滚动条用来改变直方图中的最大和最小值。
range_select = RangeSlider(start = -60, end = 180, value = (-60, 120),
                           step = 5, title = 'Delay Range (min)')
# 当值变化时更新图形
range_select.on_change('value', update)
# 说明全部3种控制操作的update函数
def update(attr, old, new):
    # 找到选定的航空公司
    carriers_to_plot = [carrier_selection.labels[i] for i in carrier_selection.active]
    # 将条形宽度改为选型的值
    bin_width = binwidth_select.value
    # 范围滚动条的值为一个元组(start，end)
    range_start = range_select.value[0]
    range_end = range_select.value[1]
    # 创建新的ColumnDataSource
    new_src = make_dataset(carriers_to_plot,
                           range_start = range_start,
                           range_end = range_end,
                           bin_width = bin_width)
    # 更新图形上的数据
    src.data.update(new_src.data)

标准的滚动条和范围滚动条如下所示：

如果有需要，我们也可以用 update 函数改变图形的其它方面，比如可以改变名称的文本信息来匹配条形的宽度：

# Change plot title to match selection
bin_width = binwidth_select.value
p.title.text = 'Delays with %d Minute Bin Width' % bin_width

在 Bokeh 中还有很多类型的交互功能，但是我们现在创建的这三个操控功能就完全能让我们“把玩”图形和图形互动了！

整合图形

我们交互式图形的所有元素都已准备就绪，我们有 3 个必需的函数：make_dataset，make_plot 和 update函数，它们可以根据用户的操作和相应的 widget，自行更改图形。现在我们定义一个图形布局，将所有的元素整合在一个图上。

from bokeh.layouts import column, row, WidgetBox
from bokeh.models import Panel
from bokeh.models.widgets import Tabs
# Put controls in a single element
controls = WidgetBox(carrier_selection, binwidth_select, range_select)