Bokeh 如何在区域图中显示负值

在本文中，我们将介绍如何使用Bokeh库在区域图中显示负值。Bokeh是一个功能强大的Python数据可视化库，旨在帮助用户轻松创建交互式、具有吸引力的图形。

阅读更多：Bokeh 教程

什么是区域图？

区域图是一种图形表示方法，用于显示时间序列数据或多个数据集之间的差异。它由一个或多个折线图组成，通过填充颜色来表示不同数据集的范围。区域图常用于显示峰值和谷底之间的变化或趋势。

Bokeh中的区域图

Bokeh库提供了一个area函数，用于创建区域图。它接受x和y参数，分别表示x轴和y轴的值。下面是一个简单的示例：

from bokeh.plotting import figure, show

# 创建区域图
p = figure()

# 设置x轴和y轴数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 2, 3, 4, 5]
y2 = [2, 3, 4, 5, 6]

# 绘制区域图
p.varea(x=x, y1=y1, y2=y2)

# 显示图形
show(p)

上述示例中，我们创建了一个包含两个数据集的区域图。数据集y1表示下限，y2表示上限。Bokeh通过填充两个数据集之间的区域来创建区域图。

区域图显示负值

默认情况下，Bokeh的area函数只支持显示正值范围。然而，我们可以通过一些技巧来实现在区域图中显示负值范围。

首先，我们需要创建一个数据集来表示负值。例如，假设我们有一个负值范围从-5到0的数据集。我们可以使用numpy库来生成这样的数据集:

import numpy as np

neg_values = np.linspace(-5, 0, 100)

然后，我们需要创建一个与负值数据集相对应的正值数据集。例如，我们可以使用numpy的绝对值函数来创建一个正值数据集:

pos_values = np.abs(neg_values)

接下来，我们需要对正值数据集进行调整，使其在图形中位于正确的位置。我们可以通过对正值数据集取负值来实现这一点:

adjusted_pos_values = -pos_values

现在，我们可以将负值范围和调整后的正值范围传递给area函数来创建区域图:

p = figure()

x = range(len(neg_values))

# 绘制区域图
p.varea(x=x, y1=adjusted_pos_values, y2=neg_values, fill_color='blue')

show(p)

在上述示例中，我们通过调整正值范围的位置，并将填充颜色设置为蓝色，成功地在区域图中显示了负值范围。

总结

通过使用Bokeh库的area函数并采用一些技巧，我们可以在区域图中显示负值范围。首先，我们需要创建一个负值数据集，并与之对应的调整后的正值数据集。然后，我们将这两个数据集传递给area函数，并调整正值数据集的位置和填充颜色，以正确显示负值范围。Bokeh的强大功能使得创建具有负值范围的区域图变得轻而易举。