Bokeh是一個用于Python的交互式可視化庫，它可以幫助用戶創建豐富的、交互式的圖表和應用。雖然Bokeh本身主要關注于通用數據可視化，并不專門針對地理數據，但它提供了一些工具和功能，可以用來探索地理數據之間的關系。以下是一些使用Bokeh探索地理數據的基本方法：
1、集成Tile Providers
Bokeh支持集成各種在線瓦片地圖（Tile Map Services），如OpenStreetMap、ESRI Imagery等，作為地圖背景來展示地理數據。通過將這些瓦片地圖與地理數據疊加，可以直觀地探索數據的空間分布和關系。
```python
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.tile_providers import CARTODBPOSITRON, get_provider
tile_provider = get_provider(CARTODBPOSITRON)
# 創建figure對象
p = figure(x_range=(-10000000, 6000000), y_range=(-5000000, 7000000),
x_axis_type="mercator", y_axis_type="mercator")
# 添加瓦片地圖
p.add_tile(tile_provider)
show(p)
```
2、轉換坐標系
由于許多Tile Providers使用Web Mercator投影，因此當你使用這些瓦片服務時，需要將地理數據（通常是經緯度）轉換為相應的投影坐標。Bokeh本身并不提供直接的方法來執行這種轉換，但你可以使用其他庫（如`pyproj`）來進行坐標轉換。
```python
import pyproj
from bokeh.models import ColumnDataSource
def lonlat_to_mercator(lon, lat):
"""將經緯度坐標轉換為Web Mercator坐標"""
proj = pyproj.Proj(init="epsg:3857")
x, y = proj(lon, lat)
return x, y
# 假設有以下經緯度數據
lon, lat = -122.4194, 37.7749 # 舊金山的經緯度
x, y = lonlat_to_mercator(lon, lat)
# 現在x, y可以用作Bokeh地圖上的坐標
source = ColumnDataSource(data=dict(x=[x], y=[y]))
```
3、繪制地理數據
利用以上技術，你可以在Bokeh地圖上繪制點、線和多邊形來表示地理數據。比如，繪制特定位置的點：
```python
p.circle(x='x', y='y', source=source, size=10, fill_color="red")
show(p)
```
4、添加交互性
Bokeh的強大之處在于其交互性。你可以添加工具來放大/縮小、拖動地圖、查看數據點詳細信息等，從而更深入地探索地理數據之間的關系。
```python
p.add_tools(PanTool(), WheelZoomTool(), HoverTool())
```
使用Bokeh探索地理數據最重要的部分是正確處理和轉換數據，以及有效地利用Bokeh的圖形和交互式工具來揭示數據之間的空間關系。上述代碼只是一個起點，Bokeh的能力遠遠超出這些基礎用法，建議深入閱讀Bokeh的官方文檔來發掘其全部潛力。
