地理数据#

Bokeh支持创建基于地图的可视化效果并处理地理数据。

瓦片提供程序地图#

Bokeh兼容使用Web墨卡托投影的多个XYZ瓦片服务。Bokeh使用xyzservices库来处理瓦片源及其属性。要将这些添加到绘图中，请使用方法add_tile()。您可以传递xyzservices可能识别的任何名称。retina关键字可以控制瓦片的解析度。

from bokeh.plotting import figure, show

# range bounds supplied in web mercator coordinates
p = figure(x_range=(-2000000, 2000000), y_range=(1000000, 7000000),
           x_axis_type="mercator", y_axis_type="mercator")

p.add_tile("CartoDB Positron", retina=True)

show(p)

如果您传递retina=True，Bokeh将尝试使用比默认设置高2倍分辨率的瓦片。但是，此功能需要瓦片提供程序支持。否则，将忽略此关键字。或者，您可以将'retina'作为瓦片提供程序名称字符串的一部分包含在内，例如'CartoDB Positron retina'，这将与retina=True的效果相同。

请注意，将x_axis_type="mercator"和y_axis_type="mercator"传递给figure会生成带有经纬度标签的轴，而不是原始的Web墨卡托坐标。

或者，您可以使用任何xyzservices.TileProvider，无论是xyzservices中预定义的还是自定义的。

import xyzservices.providers as xyz

from bokeh.plotting import figure, show

# range bounds supplied in web mercator coordinates
p = figure(x_range=(-2000000, 6000000), y_range=(-1000000, 7000000),
           x_axis_type="mercator", y_axis_type="mercator")
p.add_tile(xyz.OpenStreetMap.Mapnik)

show(p)

可用的内置瓦片提供程序列在xyzservices文档中或作为xyzservices.providers模块以交互方式列出。

下面显示了最常见的瓦片提供程序的代表性示例。

CartoDB Positron#

CartoDB瓦片服务的瓦片源。

Esri World Imagery#

ESRI公共瓦片的瓦片源。

OSM#

Open Street Map Mapnik的瓦片源。

Google Maps#

要在Google地图上绘制图元，请使用函数gmap()。要使该函数正常工作，您必须向其传递Google API密钥并配置Google地图底图GMapOptions。Google API密钥将存储在Bokeh文档JSON中。

from bokeh.models import ColumnDataSource, GMapOptions
from bokeh.plotting import gmap, show

map_options = GMapOptions(lat=30.2861, lng=-97.7394, map_type="roadmap", zoom=11)

# For GMaps to function, Google requires you obtain and enable an API key:
#
#     https://developers.google.com/maps/documentation/javascript/get-api-key
#
# Replace the value below with your personal API key:
p = gmap("GOOGLE_API_KEY", map_options, title="Austin")

source = ColumnDataSource(
    data=dict(lat=[ 30.29,  30.20,  30.29],
              lon=[-97.70, -97.74, -97.78]),
)

p.scatter(x="lon", y="lat", size=15, fill_color="blue", fill_alpha=0.8, source=source)

show(p)

注意

Bokeh与Google地图的任何使用都必须符合Google的服务条款。

Google地图始终对纵横比进行明确控制，这给GMapPlot带来了一些限制。

仅支持Range1d范围。尝试使用其他范围类型会导致错误。
BoxZoomTool的使用与GMapPlot不兼容，添加它将不起作用。

GeoJSON数据#

GeoJSON是一种流行的开放标准，用于使用JSON表示地理特征。它将点、线和多边形（在Bokeh中称为Patches）描述为要素集合。每个要素还可以具有一组属性。

Bokeh的GeoJSONDataSource几乎可以无缝地替代Bokeh的ColumnDataSource。例如

import json

from bokeh.models import GeoJSONDataSource
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.sampledata.sample_geojson import geojson

data = json.loads(geojson)

for i in range(len(data['features'])):
    data['features'][i]['properties']['Color'] = ['blue', 'red'][i%2]

geo_source = GeoJSONDataSource(geojson=json.dumps(data))

TOOLTIPS = [('Organisation', '@OrganisationName')]

p = figure(background_fill_color="lightgrey", tooltips=TOOLTIPS)

p.scatter(x='x', y='y', size=15, color='Color', alpha=0.7, source=geo_source)

show(p)

警告

Bokeh将GeoJSON坐标转换为名为x和y或xs和ys的列（取决于要素是点、线、多线、多边形还是多边形）。当GeoJSON转换时，具有冲突名称的属性将被覆盖，应避免使用。