Bokeh 数据范围设置只限制一个边界

在本文中，我们将介绍如何利用 Bokeh 库为数据范围设置仅限制一个边界。通常情况下，Bokeh 可以轻松地以自适应的方式根据数据的范围自动调整绘图区域的大小，以便能够展示所有的数据。然而，在某些情况下，我们可能需要手动地设定数据范围的边界，而不是让 Bokeh 自动调整。

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设置边界范围

要设置数据范围的边界，我们可以使用 x_range 和 y_range 参数来限制横轴和纵轴的范围。这样，无论数据的实际范围如何，绘图区域都将按照指定的边界进行展示。

下面是一个使用 Bokeh 来绘制折线图的例子，我们将通过设置数据范围边界来限定横轴的显示范围。假设我们有一个数据集包含了每天的气温数据：

from bokeh.plotting import figure, output_file, show

# 数据集
dates = ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04', '2022-01-05', '2022-01-06']
temperatures = [10, 15, 18, 12, 16, 20]

# 创建绘图区域
p = figure(title="每日气温", x_axis_label="日期", y_axis_label="气温")

# 设置数据范围的边界
p.x_range.start = 0
p.x_range.end = len(dates) - 1

# 绘制折线图
p.line(dates, temperatures, line_width=2)

# 输出到文件并展示图像
output_file("temperature.html")
show(p)

在这个例子中，我们使用了 x_range 参数来限制横轴的范围，使其从 0 到数据集的长度减去 1。这样，绘图区域的横轴将只显示数据集中包含的日期范围，而不会自动调整为数据范围的最大值和最小值。

非对称边界范围

有时候，我们可能只想限制一个边界，并保持另一个边界的自适应。Bokeh 允许我们对 x_range 或 y_range 分别设置 start 或 end 属性来实现非对称的边界范围。

在下面的例子中，我们将绘制一个正弦函数图像，并将纵轴范围的下边界设置为 -1，而上边界则根据数据的范围自动调整。

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

# 生成 x 轴数据
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
# 生成 y 轴数据
y = np.sin(x)

# 创建绘图区域
p = figure(title="正弦函数", x_axis_label="x", y_axis_label="sin(x)")

# 设置 y 轴范围的下边界，上边界自适应
p.y_range.start = -1

# 绘制正弦函数图像
p.line(x, y, line_width=2)

# 输出到文件并展示图像
output_file("sin.html")
show(p)

在这个例子中，我们使用了 y_range 的 start 属性将纵轴范围的下边界设定为 -1。而上边界则由 Bokeh 自动根据数据的范围进行调整，以便适应数据的显示。

总结

本文介绍了如何利用 Bokeh 来设置数据范围的边界。通过使用 x_range 和 y_range 参数，我们可以手动地限制横轴和纵轴的显示范围，而不是让 Bokeh 自动根据数据调整。此外，我们还演示了如何只限制一个边界，使另一个边界保持自适应的效果。掌握了这些技巧，我们可以更灵活地控制图像的呈现效果，以满足特定的需求。无论是显示特定的数据范围，还是保持一定的视觉效果，Bokeh 提供了丰富的功能和选项，让我们能够轻松地进行数据可视化。