自定义Bokeh失业示例:替换百分比值

Bokeh是一个用于数据可视化的Python库，它提供了丰富的绘图工具和交互功能。在这个示例中，我们将使用Bokeh来创建一个失业率的可视化图表，并替换默认的百分比值。

失业率是衡量一个地区或国家劳动力中未就业人口比例的指标。它是经济状况的重要指标之一，对政府决策和经济分析具有重要意义。

首先，我们需要准备数据。假设我们有一个包含不同地区失业率的数据集，其中包括地区名称和对应的失业率百分比值。

接下来，我们可以使用Bokeh来创建一个柱状图，其中横轴表示地区名称，纵轴表示失业率。我们可以使用bokeh.plotting模块中的figure函数创建一个图表对象，并使用vbar函数创建柱状图。

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import ColumnDataSource

# 准备数据
regions = ['Region A', 'Region B', 'Region C', 'Region D']
unemployment_rates = [5.2, 3.8, 4.5, 6.1]

# 创建图表对象
p = figure(x_range=regions, plot_height=400, title='Unemployment Rates by Region')

# 创建柱状图
source = ColumnDataSource(data=dict(regions=regions, rates=unemployment_rates))
p.vbar(x='regions', top='rates', width=0.9, source=source)

# 显示图表
show(p)

这段代码将创建一个柱状图，其中每个柱子表示一个地区的失业率。现在，我们需要替换默认的百分比值。

为了替换百分比值，我们可以使用Bokeh的HoverTool工具。HoverTool可以在鼠标悬停在柱状图上时显示自定义的信息。

from bokeh.models import HoverTool

# 创建HoverTool工具
hover = HoverTool(tooltips=[('Region', '@regions'), ('Unemployment Rate', '@rates%')])

# 添加HoverTool到图表对象
p.add_tools(hover)

# 显示图表
show(p)

在这段代码中，我们创建了一个HoverTool工具，并定义了要显示的信息。通过使用@符号，我们可以引用数据源中的字段。在这个例子中，我们引用了regions和rates字段，并在后面添加了%符号来表示百分比。

最后，我们使用add_tools方法将HoverTool添加到图表对象中，并再次调用show函数来显示更新后的图表。

这样，我们就成功地创建了一个使用Bokeh库的自定义失业率示例，并替换了默认的百分比值。这个示例可以帮助我们更好地理解不同地区的失业情况，并进行比较分析。

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