Bokeh 共享 Bokeh 图表之间的 x 轴

在本文中，我们将介绍如何使用 Bokeh 共享两个或多个 Bokeh 图表之间的 x 轴。Bokeh 是一个用于创建交互式可视化的 Python 库。通过共享 x 轴，可以在多个图表中保持 x 轴的一致性，使得比较不同图表数据更加直观和方便。

阅读更多：Bokeh 教程

创建两个图表

首先，我们需要创建两个需要共享 x 轴的图表。我们将使用 Bokeh 的 figure() 函数创建两个图表对象，并设置它们的相关属性。

from bokeh.plotting import figure, show

# 创建第一个图表
p1 = figure(width=400, height=300)

# 设置第一个图表属性和数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 2, 4, 5]
p1.line(x, y, line_color="blue", line_width=2, legend_label="Line 1")

# 创建第二个图表
p2 = figure(width=400, height=300, x_range=p1.x_range)  # 使用第一个图表的 x_range

# 设置第二个图表属性和数据
y2 = [3, 2, 1, 4, 7]
p2.line(x, y2, line_color="red", line_width=2, legend_label="Line 2")

# 显示图表
show(p1)
show(p2)

在上述代码中，我们创建了两个图表 p1 和 p2。其中，p1 是第一个图表，p2 是第二个图表。我们使用 line() 方法通过给定 x 和 y 值绘制了两条线，并设置了相应的图表属性。

第一个图表 p1 的 x 轴范围是默认的自动缩放，而第二个图表 p2 则使用了第一个图表的 x 轴范围。这样，当我们绘制第二个图表时，它会自动适应第一个图表的 x 轴范围，从而实现了共享 x 轴。

调整图表布局

为了在一个布局中同时显示两个共享 x 轴的图表，我们可以使用 Bokeh 的 gridplot() 函数。该函数可以将多个图表以网格形式显示在一个页面中。

from bokeh.layouts import gridplot

# 创建网格布局
grid = gridplot([[p1], [p2]])

# 显示网格布局
show(grid)

通过将两个图表放入网格布局中，可以在一个页面中同时显示这两个图表。这样，我们就能够直观地观察它们共享的 x 轴。可以根据需要调整网格布局的行数和列数，以适应不同数量的图表。

添加共享 x 轴的标签和标题

为了更好地理解图表数据，我们可以添加标签和标题来描述 x 轴和图表的含义。Bokeh 提供了多种方法来添加这些元素。

from bokeh.models import Label, Title

# 添加 x 轴标签
x_label = Label(x=3, y=-0.2, text="X Axis Label")
p1.add_layout(x_label, "below")

# 添加图表标题
p1_title = Title(text="Chart 1", align="center")
p1.title = p1_title

p2_title = Title(text="Chart 2", align="center")
p2.title = p2_title

# 显示图表
show(p1)
show(p2)

通过使用 Label 类和 Title 类，我们可以在图表中添加 x 轴标签和标题。在上述代码中，我们创建了一个标签对象 x_label，并通过 add_layout() 方法将其添加到第一个图表 p1 的 x 轴下方。然后，我们使用 Title 类创建了图表标题对象 p1_title 和 p2_title，并分别将它们赋值给 p1.title 和 p2.title。

总结

通过共享 Bokeh 图表之间的 x 轴，我们可以轻松地进行数据比较和分析。我们使用 Bokeh 的 figure() 函数创建两个图表对象，并使用 line() 方法绘制了两条线。然后，我们将第二个图表的 x_range 属性设置为第一个图表的 x_range，实现了 x 轴的共享。最后，我们使用 gridplot() 函数将两个图表放入网格布局中，并添加了标签和标题来增加图表的可读性和理解性。通过以上步骤，我们成功地实现了共享 Bokeh 图表之间的 x 轴。

希望本文对您有所帮助，也欢迎您进一步探索 Bokeh 可视化库的功能和可能性。