绘制地图需求
我们希望使用Python的bokeh包和geojson数据来绘制地图。具体来说，我们想要绘制一个区域的地图，并在上面使用不同的颜色来表示该区域的温度。
准备工作
安装bokeh
首先，我们需要确保安装了bokeh包。如果没有安装，可以在终端中运行以下命令进行安装：
```
pip install bokeh
```
准备地图数据
在绘制地图之前，我们需要准备地图数据。在这个例子中，我们将使用geojson格式的地图数据。可以从GeoJSON网站上找到各种地图数据。假设我们已经下载了一个名为"map.geojson"的地图数据文件。
绘制地图
导入必要的库
首先，我们需要导入一些必要的库，包括bokeh和geopandas。
```python
import geopandas as gpd
from bokeh.io import output_notebook, show
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.models import GeoJSONDataSource, LinearColorMapper, ColorBar
from bokeh.palettes import brewer
```
加载地图数据
接下来，我们需要加载地图数据。我们可以使用geopandas库来读取geojson文件，并将其转换为GeoJSONDataSource对象。
```python
# 读取地图数据
map_df = gpd.read_file("map.geojson")
# 将地图数据转换为GeoJSONDataSource对象
map_source = GeoJSONDataSource(geojson=map_df.to_json())
```
设定颜色映射
我们将使用不同的颜色来表示温度。为了实现这一点，我们需要设定一个颜色映射。在这个例子中，我们将使用一个线性的颜色映射，并选择一组颜色来表示不同的温度范围。
```python
# 设定颜色映射
color_mapper = LinearColorMapper(palette=brewer["YlOrRd"][9], low=0, high=1)
```
绘制地图
我们可以使用bokeh的figure对象来创建一个绘图。然后，我们可以使用图形的patch方法来绘制地图数据。
```python
# 创建绘图对象
p = figure(title="地图", plot_height=600 , plot_width=950, toolbar_location=None)
p.xgrid.grid_line_color = None
p.ygrid.grid_line_color = None
# 绘制地图
p.patches('xs','ys', source=map_source, line_color = "black", line_width = 0.25, fill_alpha = 1, fill_color={'field':'temperature', 'transform':color_mapper})
```
显示地图
最后，我们可以使用bokeh的show函数来显示地图。
```python
# 显示地图
show(p)
```
总结
在本文中，我们学习了如何使用Python的bokeh包和geojson数据来绘制地图。我们首先准备了地图数据，然后导入必要的库。接下来，我们加载地图数据，并设定了颜色映射。最后，我们使用bokeh绘制了地图，并使用show函数显示了地图。通过对代码的解析，我们可以看到如何使用bokeh包和geojson数据轻松地创建漂亮的地图可视化。