Bokeh – 使用 Bokeh 绘制带缺口的数据

在本文中，我们将介绍如何使用 Bokeh 绘制带缺口的数据。Bokeh 是一个交互式的数据可视化库，它提供了多种功能和工具，用于创建各种各样的图表和可视化。本文将重点介绍如何使用 Bokeh 绘制包含缺口的数据，并演示一些示例。

阅读更多：Bokeh 教程

什么是 Bokeh

Bokeh 是一个开源的 Python 数据可视化库，它可以帮助我们创建交互式的、具有高度可定制性的图表和可视化。Bokeh 提供了多种绘图工具和风格，使得我们可以根据需要创建漂亮而具有吸引力的图表。Bokeh 不仅支持静态图片的绘制，还支持与网页和 Jupyter Notebook 的集成，以及交互式的探索和操纵。

绘制带缺口的数据

有时，我们的数据可能会包含缺口或空值。在绘制这些数据时，我们需要处理这些缺口，以确保图表的准确性和可读性。Bokeh 提供了一些方法来处理缺口数据，并确保图表的连续性。

使用 NaN 值表示缺口

在处理带缺口的数据时，一种常见的方法是使用 NaN (Not a Number) 值来表示缺口。NaN 值是一个特殊的浮点数，用于表示缺失或不可用的数据。Bokeh 支持将 NaN 值用作数据集中的缺口，并在绘图时跳过这些值，从而获得连续的图表。

下面是一个使用 Bokeh 绘制带 NaN 值的示例：

import numpy as np
from bokeh.plotting import figure, show

# 创建带有缺口的数据
x = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])
y = np.array([6, 7, 8, np.nan, 10])

# 创建 Bokeh 图表
p = figure(title="带缺口的数据示例", plot_width=400, plot_height=300)
p.line(x, y, line_width=2)

# 显示图表
show(p)

在上面的示例中，我们创建了一个含有缺口的数据集，并使用 figure 函数创建了一个 Bokeh 图表。通过调用 line 函数并传入带缺口的数据，我们可以绘制一个带缺口的折线图。在绘图时，Bokeh 会自动跳过 NaN 值，保持图表的连续性。

使用特殊标记表示缺口

除了使用 NaN 值表示缺口外，我们还可以使用特殊的标记来表示缺口。Bokeh 提供了一些特殊的标记类型，可以用来表示缺口或其他特殊数据。通过在绘图时使用这些特殊标记，我们可以清楚地显示出数据中的缺口。

下面是一个使用 Bokeh 绘制带特殊标记的缺口数据的示例：

import numpy as np
from bokeh.plotting import figure, show

# 创建带有缺口的数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([6, 7, None, 9, 10])

# 创建 Bokeh 图表
p = figure(title="带缺口的数据示例", plot_width=400, plot_height=300)
p.circle(x, y, size=8, fill_color="blue", line_color="black")

# 显示图表
show(p)

在上面的示例中，我们创建了一个含有缺口的数据集，并使用 figure 函数创建了一个 Bokeh 图表。通过调用 circle 函数并传入带缺口的数据，我们可以绘制一个带特殊标记的散点图。在绘图时，我们使用 None 表示缺口数据，并将其用特殊的标记颜色突出显示。