Bokeh 图形中显示任意轴值

在本文中，我们将介绍如何在Bokeh图形中显示任意轴值。Bokeh是一个功能强大的Python交互式可视化库，它可以用于创建精美的图形和交互式数据应用。

Bokeh提供了可以显示不同类型数据的轴，包括数字、日期和时间。不过，在某些情况下，我们可能需要在轴上显示一些特殊的值，例如文本、符号或其他非数值类型的数据。下面我们将以几个示例来说明如何实现这一点。

阅读更多：Bokeh 教程

文本轴标签

在某些情况下，我们可能需要在轴上显示文本标签。比如说，我们有一个图形，显示某城市的天气情况，我们希望在横轴上显示每天的日期，以及在纵轴上显示温度。为了使轴标签更加直观，我们可以在横轴上显示星期几，而不仅仅是日期。

from bokeh.plotting import figure, show

# 创建一个新的图形
p = figure(x_range=["Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri", "Sat", "Sun"], y_range=(0, 100), 
           plot_height=400, plot_width=800)

# 添加数据点
p.line(x=["Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri", "Sat", "Sun"], y=[25, 30, 40, 35, 45, 50, 60], 
       line_width=2, line_color="blue")

# 设置轴标签
p.xaxis.axis_label = "Weekday"
p.yaxis.axis_label = "Temperature (°C)"

# 显示图形
show(p)

在这个例子中，我们使用了x_range参数来指定横轴的取值范围为星期几的文本值。通过设置xaxis.axis_label属性，我们将横轴的标签设置为”Weekday”，并且设置了纵轴的标签为”Temperature (°C)”。

符号轴标签

除了文本轴标签，我们也可以在轴上显示符号。比如说，我们正在绘制一个汽车销量的图形，我们可以在横轴上使用汽车品牌的标志来代替文本标签。

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import DatetimeTicker

# 创建一个新的图形
p = figure(x_range=("2021-01-01", "2021-12-31"), y_range=(0, 100), plot_height=400, plot_width=800)

# 添加数据点
p.line(x=[datetime.date(2021, 1, 1), datetime.date(2021, 2, 1), datetime.date(2021, 3, 1)], 
       y=[50, 75, 80], line_width=2, line_color="blue")

# 设置轴标签
p.xaxis.ticker = DatetimeTicker(months=[1, 2, 3])
p.xaxis.axis_label = "Month"
p.yaxis.axis_label = "Sales"

# 显示图形
show(p)

在这个例子中，我们使用了DatetimeTicker来设置横轴的标签为月份。通过设置xaxis.axis_label属性，我们将横轴的标签设置为”Month”，并且设置了纵轴的标签为”Sales”。

自定义轴标签

除了使用文本和符号来显示轴标签，我们还可以自定义轴的标签。比如说，我们正在绘制一个图形，显示某个城市每月的平均降雨量。我们希望在横轴上显示月份的简称（例如”Jan”、”Feb”），而不是完整的月份名称。

from bokeh.plotting import figure, show

# 创建一个新的图形
p = figure(x_range=["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun"], y_range=(0, 100), plot_height=400, plot_width=800)

# 添加数据点
p.line(x=["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun"], y=[50, 75, 80, 60, 70, 65], line_width=2, line_color="blue")

# 设置轴标签
p.xaxis.major_label_overrides = {"Jan": "01", "Feb": "02", "Mar": "03", "Apr": "04", "May": "05", "Jun": "06"}
p.xaxis.axis_label = "Month"
p.yaxis.axis_label = "Rainfall (mm)"

# 显示图形
show(p)

在这个例子中，我们使用x_range参数来指定横轴的取值范围为月份的简称。通过设置xaxis.major_label_overrides属性，我们将横轴的标签从月份名称修改为月份的简称。同时，我们将横轴的标签设置为”Month”，纵轴的标签设置为”Rainfall (mm)”。