bokeh热力图背景设置成白色的方法详解
在使用Bokeh库绘制热力图时,常常会遇到一个问题:即使数据中某些区域没有数据点,热力图也会显示颜色,而不是预期的空白或白色背景。本文将分析问题根源并提供解决方案。
问题在于Bokeh的image函数特性。该函数根据颜色映射和数据范围,为每个像素分配颜色。即使数据矩阵中对应位置的值为0或被遮罩,Bokeh仍然会根据颜色映射渲染颜色。因此,即使使用np.ma.masked_where(hist == 0, hist)创建遮罩,Bokeh的image函数仍然会渲染被遮罩的区域。
解决方法是直接控制image函数输入数据的范围。创建一个与原始数据大小相同的数组,用np.nan (非数字)填充表示缺失值。Bokeh中,np.nan通常渲染为透明,从而在无数据区域显示白色背景(前提是设置了白色背景颜色)。
改进后的代码如下:
from bokeh.plotting import figure, show, output_file from bokeh.layouts import gridplot from bokeh.models import ColorBar, BasicTicker, LinearColorMapper import pandas as pd import numpy as np from bokeh.palettes import Viridis256 # ... (数据加载和预处理部分代码与原文相同) ... p1 = figure(width=600, height=300, title='WH1165 - 数据分布热力图', x_range=(500, 5000), y_range=(-50, 200), x_axis_label='发动机转速', y_axis_label='扭矩离合器') p1.background_fill_color = 'white' # 设置背景颜色为白色 hist, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=(300, 100)) # 创建填充NaN值的数组 heatmap_data = np.full_like(hist, np.nan, dtype=float) heatmap_data[hist > 0] = hist[hist > 0] # 将有数据的地方赋值 p1.image(image=[heatmap_data.T], x=xedges[0], y=yedges[0], dw=xedges[-1] - xedges[0], dh=yedges[-1] - yedges[0], color_mapper=color_mapper) color_bar1 = ColorBar(color_mapper=color_mapper, width=8, location=(0, 0), ticker=BasicTicker(desired_num_ticks=10)) p1.add_layout(color_bar1, 'right') # ... (其余代码与原文相同) ...
通过用np.nan填充无数据区域并设置白色背景,可以有效解决Bokeh热力图在无数据区域显示颜色问题。 p1.background_fill_color = 'white' 这行代码至关重要,它确保背景为白色,使透明的np.nan区域显示为白色。 此方法比使用遮罩更直接高效。
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