极客教程Bokeh 用于 Holoviews（Bokeh）图表的辅助轴
在本文中，我们将介绍如何使用Bokeh库的Holoviews扩展来创建具有辅助轴（secondary axis）的图表。辅助轴可以帮助我们在同一个图表上同时显示两个不同的比例。我们将学习如何设置和自定义辅助轴，并通过示例说明其使用。
阅读更多：Bokeh 教程
什么是辅助轴？
辅助轴是指在同一个图表上绘制两个纵坐标轴，每个轴使用不同的比例。通过使用辅助轴，我们可以在一个图表上同时显示两个不同变量的趋势，并直观地比较它们之间的关系。
Bokeh的Holoviews扩展
Bokeh是一个功能强大的Python可视化库，而Holoviews则是一个建立在Bokeh之上的库，用于简化和快速构建交互式图形。Holoviews提供了丰富的图表类型和工具，使得创建具有辅助轴的图表变得简单而直观。
安装Bokeh和Holoviews
要使用Bokeh和Holoviews库，我们首先需要安装它们。可以通过以下命令使用pip进行安装：
pip install bokeh holoviews
创建具有辅助轴的图表
为了创建具有辅助轴的图表，我们需要定义两个不同的数据集，并为每个数据集分配一个主轴（primary axis）和一个辅助轴（secondary axis）。我们可以通过以下步骤创建：
- 导入所需的库和模块：
import holoviews as hv
from bokeh.models.axes import LinearAxis
from bokeh.models import Range1d
from bokeh.plotting import show
hv.extension('bokeh')
- 创建两个不同的数据集并为每一个分配主轴和辅助轴。例如，我们可以使用Holoviews的
Curve类型来绘制一个正弦函数，并使用Scatter类型绘制一个随机数据集。然后，我们为每一个数据集创建一个主轴和一个辅助轴：
sin_data = hv.Curve(np.sin(np.linspace(0,2*np.pi,100)), 'x', 'y')
random_data = hv.Scatter((np.random.randn(100), np.random.randn(100)), 'x', 'y')
sin_plot = sin_data.opts(plot=dict(ylabel='sin(x)', color='blue'))
random_plot = random_data.opts(plot=dict(ylabel='Random', color='red'))
# 创建辅助轴
auxiliary_axis = LinearAxis(axis_label='Random', )
random_plot = random_plot.add_layout(auxiliary_axis, 'right')
random_plot.handles['plot'].y_range = Range1d(-3, 3) # 设置辅助轴的取值范围
- 使用Holoviews的
Layout类型将两个图表组合在一起，并显示结果：
layout = hv.Layout(sin_plot + random_plot).cols(1)
show(hv.render(layout))
通过以上步骤，我们可以创建出具有辅助轴的图表，并通过调整辅助轴的取值范围和其他可视化参数来自定义图表的外观。
总结
本文介绍了如何使用Bokeh库的Holoviews扩展来创建具有辅助轴的图表。我们学习了辅助轴的概念和作用，并通过示例详细说明了如何使用Holoviews库和Bokeh库中的相关方法来创建和自定义具有辅助轴的图表。通过掌握这些技巧，我们可以更加灵活地展示多个变量的趋势，并更好地理解它们之间的关系。希望本文对您在使用Bokeh和Holoviews库创建图表时有所帮助！