相当于 Matplotlib 的 Bokeh scatter_matrix

Question

有没有比下面的代码更好的在 Bokeh 中重现 matplotlibs scatter_matrix（绘制所有数据对所有数据）的方法：

    defaults.width = 100
    defaults.height = 100
    scatter_plots = []
    y_max = len(dataset.columns)-1
    for i, y_col in enumerate(dataset):
        for j, x_col in enumerate(dataset):
            df = pd.DataFrame({x_col: dataset[x_col].tolist(), y_col: dataset[y_col].tolist()})
            p = Scatter(df, x=x_col, y=y_col)
            if j > 0:
                p.yaxis.axis_label = ""
                p.yaxis.visible = False
            if i < y_max:
                p.xaxis.axis_label = ""
                p.xaxis.visible = False
            scatter_plots.append(p)
    grid = gridplot(scatter_plots, ncols = len(dataset.columns))
    show(grid)

特别是我希望能够将整个绘图网格作为一个实体进行缩放和平移，而不是 zoom/pan 鼠标悬停在其上的子图。

Answer 1

一般来说，要链接 panning/zooming，您可以共享要在绘图之间链接的范围。这在用户指南中有描述：

https://docs.bokeh.org/en/latest/docs/user_guide/interaction/linking.html

您还可以查看此链接的 SPLOM 示例：

https://github.com/bokeh/bokeh/blob/master/examples/models/iris_splom.py

该示例 longer/more 冗长，因为它使用了低级别 bokeh.models API。重要的部分是它在创建的所有绘图上重新使用范围 xdr 和 ydr。

在您的特定情况下，由于高级图表不预先接受范围参数 (IIRC)，我认为您必须修复图表 "after the fact"，所以可能是这样的：

xr = scatter_plots[0].x_range
yr = scatter_plots[0].y_range
for p in scatter_plots:
    p.x_range = xr
    p.y_range = yr

Answer 2

万一有用，我遇到了同样的问题。事实上，您不希望所有轴链接 - 而是每行 y-axis 链接并且每列 x-axis 链接。我很惊讶这不是内置的散景功能。即使 iris 示例也出错了：

http://docs.bokeh.org/en/latest/docs/gallery/iris_splom.html

这是我使用的代码片段：

def scatter_matrix(dataset):
    dataset_source = ColumnDataSource(data=dataset)
    scatter_plots = []
    y_max = len(dataset.columns)-1
    for i, y_col in enumerate(dataset.columns):
        for j, x_col in enumerate(dataset.columns):
            p = figure(plot_width=100, plot_height=100, x_axis_label=x_col, y_axis_label=y_col)
            p.circle(source=dataset_source,x=x_col, y=y_col, fill_alpha=0.3, line_alpha=0.3, size=3)
            if j > 0:
                p.yaxis.axis_label = ""
                p.yaxis.visible = False
                p.y_range = linked_y_range
            else:
                linked_y_range = p.y_range
                p.plot_width=160
            if i < y_max:
                p.xaxis.axis_label = ""
                p.xaxis.visible = False
            else:
                p.plot_height=140
            if i > 0:
                p.x_range = scatter_plots[j].x_range

            scatter_plots.append(p)

    grid = gridplot(scatter_plots, ncols = len(dataset.columns))
    show(grid)

相当于 Matplotlib 的 Bokeh scatter_matrix

Bokeh equivalent of Matplotlib scatter_matrix

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