Bokeh 在Bokeh中绘制无限水平线

在本文中，我们将介绍如何使用Bokeh库在图表中绘制无限水平线。Bokeh是一个用于制作交互式可视化图表的Python库。

阅读更多：Bokeh 教程

Bokeh简介

Bokeh是一个开源的数据可视化库，它能够以交互方式生成漂亮的Web图表。Bokeh提供了许多绘图工具和选项，使用户能够创建各种类型的图表，包括线条图、散点图、柱状图和饼图等。

绘制水平线

在Bokeh中，要绘制水平线，我们需要使用Segment或Span对象。Segment对象用于绘制一条由两个点组成的线段，而Span对象则用于绘制一条水平或垂直的线。

下面是一个简单的示例，展示了如何在Bokeh中绘制一条无限水平线。

from bokeh.plotting import figure, show

# 创建一个新的绘图对象
p = figure(plot_width=400, plot_height=400)

# 绘制一条水平线段，使用y_range参数来指定水平线的位置
p.segment(x0=0, x1=10, y0=5, y1=5, color='red', line_width=2)

# 显示图表
show(p)

在上面的代码中，我们首先创建了一个绘图对象p，然后使用segment方法绘制了一条水平线段。在segment方法中，我们设置了水平线的起始坐标(x0, y0)和结束坐标(x1, y1)，以及线的颜色和宽度。

运行上面的代码，就可以看到绘制出来的图表中包含了一条红色的无限水平线。

自定义水平线

除了绘制简单的无限水平线外，我们还可以自定义水平线的样式和位置。

例如，我们可以在图表中绘制多条不同颜色和宽度的水平线，来突出显示特定的数据区域。下面是一个示例代码：

from bokeh.plotting import figure, show

# 创建一个新的绘图对象
p = figure(plot_width=400, plot_height=400)

# 绘制多条水平线段
p.segment(x0=0, x1=10, y0=5, y1=5, color='red', line_width=2)
p.segment(x0=0, x1=10, y0=3, y1=3, color='blue', line_width=1)
p.segment(x0=0, x1=10, y0=7, y1=7, color='green', line_width=3)

# 显示图表
show(p)

运行上面的代码，将会得到一个包含了多条不同颜色和宽度的水平线的图表。

除了直接指定水平线的位置外，我们还可以根据数据的值来动态地绘制水平线。例如，我们可以根据最大和最小值来绘制最高和最低线，或者根据一组数据的均值来绘制平均线。

下面是一个示例代码，展示了如何根据数据的值来绘制水平线。

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

# 创建一个新的绘图对象
p = figure(plot_width=400, plot_height=400)

# 生成一组随机数据
data = np.random.normal(0, 1, 100)

# 计算数据的均值和标准差
mean = np.mean(data)
std = np.std(data)

# 绘制数据的水平线
p.segment(x0=0, x1=10, y0=mean, y1=mean, color='red', line_width=2)
p.segment(x0=0, x1=10, y0=mean-std, y1=mean-std, color='blue', line_width=1)
p.segment(x0=0, x1=10, y0=mean+std, y1=mean+std, color='green', line_width=1)

# 绘制数据的散点图
p.circle(range(10), data)

# 显示图表
show(p)

在上面的代码中，我们首先生成了一组随机数据，然后计算了数据的均值和标准差。接下来，我们根据均值和标准差绘制了三条水平线，并使用circle方法绘制了数据的散点图。

运行上面的代码，就可以看到绘制出来的图表中包含了根据数据值动态绘制的水平线和散点图。