极客教程Bokeh: 选择显示在图表中的x轴（而非数字）
在本文中，我们将介绍如何使用Bokeh库的功能来选择在图表中显示的x轴，而不是纯粹的数字。Bokeh是一个用于创建交互式和漂亮的数据可视化的Python库。它提供了各种功能和选项，以帮助我们创建具有吸引力和高度可定制性的图表。
阅读更多：Bokeh 教程
Bokeh简介
Bokeh是一个开源的Python库，用于创建交互式和互动的数据可视化。它通过使用现代的Web浏览器技术，如HTML，CSS和JavaScript，在浏览器中呈现图形。这种浏览器之间的交互性使Bokeh非常适合用于交互式数据探索和演示。
Bokeh库的一个重要特性是其能够直接在浏览器中呈现图表，而不需要任何外部插件。这意味着我们可以轻松地在任何现代Web浏览器中查看和交互图表，无论是在电脑上还是在移动设备上。
选择x轴显示内容
在Bokeh中，我们可以使用不同的方式来选择在图表中显示的x轴内容。以下是一些常用的方法和选项：
1. 时间序列数据
如果我们的x轴是时间序列数据，Bokeh提供了一个DatetimeAxis类，它可以根据我们指定的时间格式来显示日期和时间信息。我们可以使用figure函数的x_axis_type参数来指定我们要使用的时间轴类型，例如：”datetime”即可指定为时间序列数据。下面是一个示例代码：
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import DatetimeTickFormatter
# 创建一个Figure对象
p = figure(x_axis_type="datetime")
# 绘制数据点
p.circle([date(2021, 5, 1), date(2021, 6, 1), date(2021, 7, 1)], [10, 20, 15])
# 设置x轴刻度的日期格式
p.xaxis.formatter = DatetimeTickFormatter(months="%b %Y")
# 显示图表
show(p)
在上面的示例中，我们使用DatetimeTickFormatter设置了x轴刻度的日期格式为”月份 年份”。这样，我们可以在图表中看到以月份和年份为单位的x轴标签。
2. 分类数据
如果我们的x轴是分类数据，即非连续和离散的数据，我们可以使用Bokeh的CategoricalAxis类来显示这些数据。下面是一个示例代码：
from bokeh.plotting import figure, show
# 创建一个Figure对象
p = figure(x_range=["A", "B", "C"], x_axis_location="above")
# 绘制数据点
p.circle(["A", "B", "C"], [10, 20, 15])
# 显示图表
show(p)
在上面的示例中，我们使用x_range参数来指定x轴的分类，然后使用x_axis_location参数将x轴位置设置为图表上方。这样，我们可以在图表中看到以分类数据为单位的x轴标签。
3. 数值数据
如果我们的x轴是数值数据，Bokeh默认会显示数字。然而，我们可以通过自定义坐标轴标签和标尺来改变其显示方式。以下是一个示例代码：
from bokeh.plotting import figure, show
# 创建一个Figure对象
p = figure()
# 绘制数据点
p.circle([1, 2, 3], [10, 20, 15])
# 设置x轴标签和标尺
p.xaxis.axis_label = "Custom Label"
p.xaxis.ticker = [1, 2, 3]
p.xaxis.major_label_overrides = {1: "First", 2: "Second", 3: "Third"}
# 显示图表
show(p)
在上面的示例中，我们使用axis_label参数设置了x轴的自定义标签为”Custom Label”，使用ticker参数设置了x轴的标尺为[1, 2, 3]，使用major_label_overrides参数设置了x轴的标签覆盖为{1: “First”, 2: “Second”, 3: “Third”}。这样，我们可以在图表中看到自定义的x轴标签和标尺。
总结
在本文中，我们介绍了如何使用Bokeh库的功能来选择在图表中显示的x轴内容。我们了解了如何处理时间序列数据、分类数据和数值数据，并通过示例代码进行了说明。Bokeh提供了丰富的选项和功能，使我们能够创建灵活和互动的数据可视化。通过学习和实践，我们可以更好地利用Bokeh库来展现我们的数据。希望这篇文章对您有所帮助！