Bokeh怎么探索地理数据之间的关系

1、集成Tile Providers

Bokeh支持集成各种在线瓦片地图（Tile Map Services），如OpenStreetMap、ESRI Imagery等，作为地图背景来展示地理数据。通过将这些瓦片地图与地理数据叠加，可以直观地探索数据的空间分布和关系。

```python

from bokeh.plotting import figure, show

from bokeh.tile_providers import CARTODBPOSITRON, get_provider

tile_provider = get_provider(CARTODBPOSITRON)

# 创建figure对象

p = figure(x_range=(-10000000, 6000000), y_range=(-5000000, 7000000),

x_axis_type="mercator", y_axis_type="mercator")

# 添加瓦片地图

p.add_tile(tile_provider)

show(p)

```

2、转换坐标系

由于许多Tile Providers使用Web Mercator投影，因此当你使用这些瓦片服务时，需要将地理数据（通常是经纬度）转换为相应的投影坐标。Bokeh本身并不提供直接的方法来执行这种转换，但你可以使用其他库（如`pyproj`）来进行坐标转换。

```python

import pyproj

from bokeh.models import ColumnDataSource

def lonlat_to_mercator(lon, lat):

"""将经纬度坐标转换为Web Mercator坐标"""

proj = pyproj.Proj(init="epsg:3857")

x, y = proj(lon, lat)

return x, y

# 假设有以下经纬度数据

lon, lat = -122.4194, 37.7749 # 旧金山的经纬度

x, y = lonlat_to_mercator(lon, lat)

# 现在x, y可以用作Bokeh地图上的坐标

source = ColumnDataSource(data=https://www.yisu.com/ask/dict(x=[x], y=[y]))

```

3、绘制地理数据

利用以上技术，你可以在Bokeh地图上绘制点、线和多边形来表示地理数据。比如，绘制特定位置的点：

```python

p.circle(x='x', y='y', source=source, size=10, fill_color="red")

show(p)

```

4、添加交互性

Bokeh的强大之处在于其交互性。你可以添加工具来放大/缩小、拖动地图、查看数据点详细信息等，从而更深入地探索地理数据之间的关系。

```python

p.add_tools(PanTool(), WheelZoomTool(), HoverTool())

```

使用Bokeh探索地理数据最重要的部分是正确处理和转换数据，以及有效地利用Bokeh的图形和交互式工具来揭示数据之间的空间关系。上述代码只是一个起点，Bokeh的能力远远超出这些基础用法，建议深入阅读Bokeh的官方文档来发掘其全部潜力。