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一、前言
之前已经简单介绍过一次如何使用Bokeh-scala进行数据可视化（见使用bokeh-scala进行数据可视化），以及如何在Geotrellis中进行分布式下的空间数据可视化（见geotrellis使用（十五）使用Bokeh进行栅格数据可视化统计），但是之前介绍的只是简单的线、圆圈等可视化方式，本文位大家介绍几种高级的可视化图表。
二、几种高级可视化图表
整体上与第一篇Bokeh-scala文章中介绍的方式相同，主要是完善了BokehHelper类，我已经将所有代码放在Github中（见https://github.com/wsf1990/bokehscala）。
2.1柱状图
柱状图主要是创建一个Quad对象，代码如下：
val quad = new Quad().left(left).right(right).bottom(bottom).top(top).fill_color(fill_Color).line_color(line_Color)
其中left表示左边柱状图的每一根柱子的左侧x数据，right表示右侧x数据，top表示上侧y数据，bottom表示下侧y数据，理论上最好取每个right值为下一个的left值，这样整个柱状图刚好能左右衔接在一起。当然如果只有光秃秃的“柱子”没有任何说明也完全不能表达出柱状图的效果，我们可以使用Text类来创建文本对象添加到“柱子”的上方，代码如下：
val textPosition = column(left.value.map(_ + 0.4))
BokehHelper.setTextGlyph(plot, textPosition, top, text, source)
其中textPosition为文本显示的左侧位置，这里采用“柱子”左侧值加0.4的结果，这样就可以得到一个漂亮的柱状图。text图元会在下面详细介绍。效果如下图：
2.2饼状图
饼状图主要是创建一个AnnularWedge对象，代码如下;
val annularWedge = new AnnularWedge().x(x).y(y).inner_radius(innerRadius).outer_radius(outerRadius).start_angle(startAngle).end_angle(endAngle).fill_color(Color.Blue).line_color(Color.Red).direction(Direction.Clock)
其中x为饼状图显示的x坐标，y为饼状图显示的y坐标，inner_radius为内圆半径，outer_radius为外圆半径，start_angle为起始角度，end_angle为结束角度，direction为圆弧的方向。其中inner_radius、outer_radius、start_angle、end_angle均可以是序列或单个值，如果是单个值表示每一个“饼”采用相同的值，如果是序列表示每一个“饼”采用不同的值。此处需要注意的是0度位置为水平向右，最大值为2π，最小值为-2π，逆时针方向，所以一般情况应当是start_angle对应的值小于end_angle对应的值，当然可以通过设置direction的值为Direction.Clock来改变角度大小对应关系（direction的值默认为Direction.AntiClock），而且在实际测试中我发现当direction设置为Direction.AntiClock时，将不会有任何内容的图表产生，此处应当是个BUG。
同理我们此处也可以为每个“饼”添加一个文本标记用以区分，此处稍有不同的是由于标记是在一个圆圈周围，需要根据三角函数来计算文本的x、y值，并为文本设置对应的角度。代码如下：
val textAngle = column(startAngle.value.map(_ + 0.3 / 2))
val text_x = column(textAngle.value.map(6 * Math.cos(_)))
val text_y = column(textAngle.value.map(6 * Math.sin(_)))
println(text_x.value)
println(text_y.value)
BokehHelper.setTextGlyph(plot, text_x, text_y, text, source, angle = textAngle)
由于我的测试数据为结束角度比起始角度大0.3所以文本角度取起始角度加0.15使其刚好在每个“饼”的中间位置。text_x就是根据每一个角度计算cos值并乘以外圆半径，text_y就是根据每一个角度计算sin值并乘以外圆半径，最终并为text对象赋一个角度angle。text图元象的实现代码如下：
val text = new Text().x(x).y(y).text(t).angle(angle)
其中x为显示的x坐标，y为显示的y坐标，text为显示的文本内容，angle为文本角度，x、y、t、angle均为序列值，可以在图表中放置一系列的不同文本。通过以上代码就能实现一个漂亮的饼状图。效果如下图所示：
2.3区域图
这里的区域图的意思就是面积覆盖图，简单的说就是一组坐标点相连（首尾也相连）包裹起来的范围，我们先来看一下效果图。
其中每种颜色代表一个面积区域，实现区域图只需创建一个Patches对象。实现代码如下：
val xs = column(IndexedSeq[List[Double]](List(1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 10), List(1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 10), List(1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 10)))
val ys = column(IndexedSeq[List[Double]](List(0, 8, 9, 8.8, 8.6, 8.5, 8, 9, 8.9, 9.8, 8.5, 0), List(0, 3, 5, 6, 7, 5, 4, 3, 3.6, 4.5, 5.5, 0), List(0, 1, 2, 1, 3, 2.5, 2.8, 3, 1.9, 2, 3, 0)))
val patches = new Patches().xs(xs).ys(ys).line_width(width).line_color(line_Color).fill_color(fill_Color).fill_alpha(0.8)
其中xs表示x值序列，ys表示y值序列。这里需要特别说明的是xs和ys内部又由多个List组成，这样相当于每个List对应上图中的一种颜色。xs与ys中List个数要相等，并且每个List中的元素个数也要相等，相当于每一个x坐标均对应一个y坐标，这样就会出现多组坐标首尾相连。实际中最好将每个List中的x的第一个值和最后一个值重复添加，并将对应的y值设为0，这样相当于坐标点的首和尾均在x轴上，效果会更好，并且最好将y值整体较小（或者大，取决于上述水平线的位置）的List放在后面，作用是区域叠压的时候小的区域在上部，不会被压盖住使得该区域不可视。也可以为每组List设置不同的fill_color，可以得到不同的填充效果。
2.4地图
有时候需要在地图中添加城市等坐标点信息，这个在Bokeh中也很容易实现，代码如下：
new GMapPlot().x_range(xdr).y_range(ydr).tools(tools).width(width).height(height)
val map_options = new GMapOptions()
.lat(30.2861)
.lng(-97.7394)
.zoom(2)
.map_type(MapType.Roadmap)
plot.map_options(map_options)
BokehHelper.setCircleGlyph(plot, lon, lat, source)
首先创建plot对象就与普通图表不同，这里要创建一个GMapPlot对象，然后要创建一个GMapOptions对象，用于设置地图的一些常用属性，如显示的层级以及显示的经纬度坐标等。有了GMapPlot对象，就可以像之前创建其他可视化图元那样创建在地图上的可视化图元，如点、线、面等。效果如下图所示：
当然其地图采用了Google地图，所以你可能需要做些其他操作（Over wall）才能看到。
2.5交互式信息提示
如果在鼠标移动到某个图元的时候能够动态的提示相应的信息，这样会带来很好的客户体验，在Bokeh中实现起来也很容易，只需要添加一个HoverTool的工具即可，实现代码如下：
val hover_tool = new HoverTool().tooltips(Tooltip("value" -> "@x0", "name" -> "@text"))
plot.tools := hover_tool :: new PanTool :: new WheelZoomTool :: Nil
其中tooltip为设置提示内容，这里采用键值对的方式，key为要提示的信息名称，value为要提示的信息内容，@text采用了通配符的方式，即图表会自动从为该图元赋值时的source类中寻找名为text的变量并赋值给对应的图元，这样当鼠标移动到图元中时就会得到相应的提示信息。效果如下图所示：
三、总结
以上是部分bokeh-scala数据可视化的高级图表，全部代码见https://github.com/wsf1990/bokehscala，后续还会逐步完善，小功能或BUG修改会直接推送到Github中，大的功能实现或讲解可能会重写一篇博客介绍。欢迎探讨、交流。