python - Python Bokeh饼图颜色，如何改变

Question

我有一个调色板：

chart_colors = ['#44e5e2', '#e29e44', '#e244db',
                '#d8e244', '#eeeeee', '#56e244', '#007bff', 'black']

以及由 Bokeh 生成的饼图。

x = Counter({
    'Submitted': 179,
    'Approved': 90,
    'Denied': 80
})

data = pd.DataFrame.from_dict(dict(x), orient='index').reset_index().rename(
    index=str, columns={0: 'value', 'index': 'claimNumber'})
data['angle'] = data['value']/sum(x.values()) * 2*pi
data['color'] = Category20c[len(x)]

p = figure(plot_height=200,
           tooltips="@claimNumber: @value",
           name='claimChart')

p.wedge(x=0, y=1, radius=0.28,
        start_angle=cumsum('angle', include_zero=True), end_angle=cumsum('angle'),
        line_color="white", fill_color='color', legend='claimNumber', source=data)

curdoc().add_root(p)

现在 fill_color='color' 并且颜色定义为 'data['color'] = Category20c[len(x)]'。

在旧版本中，可以提供“颜色”（p.wedge(..., color=...)，但我使用 Bokeh 0.13.0，因此每种颜色只有 fill_color='color'。

如何将 data['color'] 更改为“chart_colors”数组中的颜色？

标签： pythonchartscolorsbokehpie-chart

Answer 1

但我使用 Bokeh 0.13.0，所以每种颜色只有 fill_color='color'。

这不是真的。该color参数可用于任何字形方法（包括wedge），只是为了方便同时设置fill_color两者line_color。您的问题有些令人困惑，因为您的调色板的大小与您的数据的大小不匹配，但这里有一个完整的示例，它只使用了截断的调色板：

from collections import Counter
from math import pi

import pandas as pd

from bokeh.io import output_file, show
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.transform import cumsum

chart_colors = ['#44e5e2', '#e29e44', '#e244db',
                '#d8e244', '#eeeeee', '#56e244', '#007bff', 'black']

x = Counter({
    'Submitted': 179,
    'Approved': 90,
    'Denied': 80
})

data = pd.DataFrame.from_dict(dict(x), orient='index').reset_index().rename(
    index=str, columns={0: 'value', 'index': 'claimNumber'})
data['angle'] = data['value']/sum(x.values()) * 2*pi
data['color'] = chart_colors[:len(x)]

p = figure(plot_height=350, title="Pie Chart", toolbar_location=None)

p.wedge(x=0, y=1, radius=0.28,
        start_angle=cumsum('angle', include_zero=True), end_angle=cumsum('angle'),
        color='color', legend='claimNumber', source=data)

p.axis.axis_label=None
p.axis.visible=False
p.grid.grid_line_color = None

show(p)