极客教程Bokeh 自定义日期/时间值的固定定位器
在本文中，我们将介绍如何使用 Bokeh 库中的 FixedTicker 定位器和自定义的日期/时间值来创建具有自定义日期/时间刻度的图表。
Bokeh 是一个用于创建交互式数据可视化的强大 Python 库，支持在 Web 浏览器中展示图表。它提供了各种图形类型和属性，使得用户可以创建各种各样的可视化效果。其中，FixedTicker 是 Bokeh 中的一个定位器，它可以用于将自定义的刻度定位到坐标轴上。
阅读更多：Bokeh 教程
为什么使用 FixedTicker
当我们在绘制时间序列数据的图表时，横坐标通常是时间值。Bokeh 默认会根据数据中的时间范围自动确定刻度。但有时我们可能需要自定义时间刻度，例如每天的开盘时间或者每月的某个特定日期。这时，我们可以使用 FixedTicker 定位器来固定刻度位置。
使用 FixedTicker 定位器
首先，我们需要导入所需的库和模块，并生成一些示例数据。假设我们有一个时间序列数据，每隔一秒记录一次，并希望在图表中显示每小时的特定时间刻度。
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import FixedTicker
import pandas as pd
# 生成示例数据
start_time = pd.Timestamp("2022-01-01")
end_time = start_time + pd.DateOffset(hours=24)
times = pd.date_range(start=start_time, end=end_time, freq='1s')
values = range(len(times))
# 创建 Bokeh 图表对象
p = figure(x_axis_type="datetime", width=800, height=400)
以上代码中，我们导入了 FixedTicker 定位器和其他所需的库和模块。然后，我们使用 pd.date_range() 函数生成了一个从 start_time 到 end_time 的时间范围，以及相应的数据值列表。接下来，我们创建了一个 figure 对象，并将 x_axis_type 设置为 “datetime”，以便在横坐标上使用时间值。
然后，我们需要对横坐标的刻度进行自定义设置。为了将坐标轴的刻度固定到每小时，我们可以使用 FixedTicker 定位器，并将刻度设置为每小时的第 30 分钟。
# 设置横坐标刻度
ticker = FixedTicker(ticks=list(pd.date_range(start=start_time, end=end_time, freq='30min')))
p.xaxis.ticker = ticker
在上述代码中，我们使用 pd.date_range() 函数生成了一个包含每小时第 30 分钟时间点的时间范围，并使用 list() 函数将其转换为列表形式。然后，我们将这个时间列表作为参数传递给 FixedTicker，并将其赋值给横坐标的刻度定位器 xaxis.ticker。
最后，我们可以将数据绘制到图表中，并显示图表。
# 绘制数据
p.line(times, values)
# 显示图表
show(p)
通过以上代码，我们可以绘制出一个具有自定义时间刻度的图表，其中横坐标的刻度为每小时的第 30 分钟。这样，我们可以更精确地控制图表中时间刻度的展示。
总结
本文介绍了如何使用 Bokeh 库中的 FixedTicker 定位器和自定义的日期/时间值来创建具有自定义日期/时间刻度的图表。通过使用 FixedTicker 定位器，我们可以固定刻度位置，以便更准确地显示时间序列数据。以上是一个示例，你可以根据自己的需求自定义时间刻度，并通过 Bokeh 创建出更加精美和交互式的图表。
Bokeh 提供了丰富的文档和示例，你可以进一步学习和探索各种可视化效果。希望本文能够帮助你更好地理解和使用 Bokeh 中的定位器功能。祝你在数据可视化的道路上取得更多的成功！