如何在 Bokeh 中设置坐标轴限制？

---

Bokeh 是一个内置的 Python 库，用于创建高度交互式的数据可视化图形。通常，Web 开发人员使用此库来构建功能强大的仪表板、实时应用程序以及简单的 Web 图表。在 Python 中，我们有一些 Bokeh 内置函数，例如 figure()、vbar()、y_range() 等，用于设置 Bokeh 的坐标轴限制。各种领域都使用此库，例如数据科学家、数据工程师和 Web 开发人员。

语法

以下语法在示例中使用：

figure()

figure 是 Bokeh 库的内置方法，它是 plot 的一个子类，用于创建绘图。

vbar()

vbar() 是一个内置方法，它遵循 Bokeh 库，并通过渲染具有给定中心坐标的垂直条形来显示结果。

grid_line_color()

这是 Bokeh 库中网格的公共数据属性，用于设置网格线的颜色。

y_range()

y_range() 遵循来自 bokeh.models 内容的 Range1d 模块，允许我们设置坐标轴的起点和终点。

line()

line() 方法使用一些参考参数（如 line_width 和 color）来设置图形的线条。

安装要求：

pip install bokeh

此命令安装 Bokeh 库所需的所有依赖项。

示例 1

在以下示例中，首先从 bokeh.plotting 内容中导入模块 **figure、show**。然后我们有两个轴 - factors（表示不同字符的列表）和 x（表示 x 轴）。接下来，使用内置函数 figure()，它接受名为 y_range 的参数，其值为 factors 以设置 y 轴的范围，并将其存储在变量 plot_ax 中。接下来使用内置方法 circle 作为对象引用，变量为 plot_ax，它为坐标轴设置点圆圈。最后，它使用 show 函数，该函数接受名为 plot_ax 的参数以获取结果。

from bokeh.plotting 
import figure, show
factors = ["a", "b", "c", "d"]
x = [25, 37, 80, 60]
plot_ax = figure(y_range=factors)
plot_ax.circle(x, factors, size=15, fill_color="orange", line_color="green", line_width=3)
show(plot_ax)

输出

示例 2

在以下示例中，首先，从 bokeh.models 内容中导入名为 Range1d 的模块。然后在变量 fig 中使用函数 figure，通过使用两个参数 **plot_width** 和 **plot_height** 来设置图形的绘图长度。接下来，在变量 fig 中设置 x_range 和 y_range，并通过分配 Range1d 来设置值，这将设置 x 和 y 轴上的坐标轴限制。接下来使用 line 和 circle 作为对象添加到变量 fig 中以绘制图形。最后，我们借助内置方法 show() 打印输出，该方法接受参数 fig。

from bokeh.plotting 
import figure, show
from bokeh.models import Range1d
fig = figure(plot_width=500, plot_height=500)
fig.x_range = Range1d(20, 25)
fig.y_range = Range1d(35, 100)
fig.line([12, 22, 33, 14, 2], [6, 7, 5, 9, 5], line_width=2, color="red")
fig.circle([1, 2, 3, 4, 5], [56, 82, 10, 20, 26], size=30, color="green", alpha=0.8)
show(fig)

输出

示例 3

在以下示例中，我们将展示如何设置 x 和 y 轴上的限制。对于 x 轴，它将使用内置函数 x_range，而对于 y 轴，它将使用内置函数 y_range。然后它使用另一个称为 circle 的内置函数，该函数设置为坐标轴上的点。最后，使用 show() 函数获取结果。

from bokeh.plotting 
import figure, show
from bokeh.models import Range1d
fig = figure(width=500, height=400, x_range=(0, 30))
fig.y_range = Range1d(0, 15)
fig.circle([1, 2, 3, 4, 5], [2, 5, 8, 2, 7], size=10)
show(fig)

输出

示例 4

在以下示例中，首先导入必要的模块。然后设置两个变量，即 products - 用于表示商品列表和 price - 设置单个商品的价格。接下来，使用内置方法 figure，它接受一些参数：

• x_range - 将所有变量名称 products 列表设置为图形上 x 轴的限制。

• height - 将其值设置为整数以设置图形的高度。

• title - 设置主标题。

• toolbar_location - 通过将值设置为 none 来固定图形的常数位置。

• tools - 设置空双引号，这将固定图形的常数位置。

所有这些 figure 参数都存储在变量 p 中。然后使用 vbar() 方法设置垂直条形，该方法接受一些参数 - x（将值设置为 product 以显示图形图 x 轴上的所有商品）、top（将值设置为变量 price 以设置 y 轴上的限制）和 width（设置 Bokeh 图形宽度）。现在使用以下方法设置网格线颜色：

# import the module
from bokeh.plotting import figure, show
products = ['PEN', 'NOTEBOOK', 'ERASER', 'SHARPNER', 'GEOMETRY BOX', 'CHARTPAPER']
# set the axis limit
price = [5, 30, 10, 12, 80, 15]
p = figure(x_range=products, height=350, title="PRODUCT AND PRICE GRAPH",
   toolbar_location=None, tools="")
p.vbar(x=products, top=price, width=0.9)
p.xgrid.grid_line_color = None
p.y_range.start = 0
show(p)

输出

结论

我们讨论了使用 Bokeh 模块设置 x 轴和 y 轴限制的各种方法。Bokeh 库执行高级别的数据可视化，使图形具有很强的交互性。Bokeh 的替代库有 Plotly.js、Matplotlib、Dash、D3.js 和 Tableau。