在Bokeh中,可以使用y_range参数来设置y轴的刻度范围,从而保持y轴刻度线稳定。 具体步骤如下: 导入必要的库和模块: 代码语言:txt 复制 from bokeh.plotting import figure, show 创建一个绘图对象: 代码语言:txt 复制 p = figure() 设置y轴的刻度范围: 代码语言:txt 复制 p.y_range = Range1d(star...
2.使用分类数据创建数据集 3.创建一个图形对象,并将x_range或y_range设置为要绘制的类别 4.使用vbar()或hbar()方法绘制数据,将类别指定为x或y坐标,将值指定为顶部或右侧坐标 5.可选:通过设置宽度、添加网格线和设置范围起始值来自定义图的外观 6.使用show()函数显示绘图 现在我们已经完成了使用Bokeh 处理分类...
2,3,4,5]y=[4,5,5,7,2]# 设置主体curdoc().theme="caliber"p=figure(title="Plot sizing example",# 设置图的大小width=750,height=500,# 设置y轴的范围y_range=(0,15),x_axis_label="x",y_axis_label="y",)#将轴上的数字格式化p.yaxis[0].formatter=NumeralTickFormatter(...
from bokeh.plotting import figure, show # 创建一个新的绘图 p = figure() # 定义x坐标和y坐标的数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] # 定义不同颜色区域的y坐标范围 y_range_1 = [0, 3] y_range_2 = [3, 6] y_range_3 = [6, 10] # 填充不同颜色的区域...
p2.y_range = p1.y_range ##链接刷 p4 = figure(plot_width = 100, tools='box_select,lasso_select') p4.circle('mpg', 'cyl', source=cds_df) p5 = figure(plot_width = 200, tools='box_select,lasso_select') p5.circle('mpg', 'hp', source=cds_df) ...
y=jitter('day', width=0.6, range=p.y_range), source=source, alpha=0.3) # jitter参数 → 'day':第一参数,这里指y的值,width:间隔宽度比例,range:分类范围对象,这里和y轴的分类一致 p.ygrid.grid_line_color = None # 设置其他参数 show(p) ...
y_axis_type="log",y_range=[0.001, 10**11],title="log axis example",x_axis_label='sections',y_axis_label='particles')# 添加不同的图表渲染p.line(x, x,legend="y=x")p.circle(x, x,legend="y=x",fill_color="white",size=8)p.line(x, y0,legend="y=x^2",line_width=3)p....
toolbar_location=None, tools="hover", tooltips="@Murdered: @Value", x_range=(-.5, .5)) fig2.annular_wedge(x=0, y=1, inner_radius=0.15, outer_radius=0.25, direction="anticlock", start_angle=cumsum('Angle', include_zero=True), end_angle=cumsum('Angle'), ...
下一步是创建散景图并设置几个与 x 轴和网格线显示方式相关的选项。 如上所述,我们使用cats变量来定义y_range中的所有类别。 p=figure(title="Sales Rep Performance",plot_height=350,plot_width=800,y_range=cats) p.x_range.range_padding=0
x_range= [-3,3], y_range = [-3,3], # X,Y轴范围 title="测试图表"# 设置图表title ) # figure创建图表,设置基本参数 # tool参考文档:https://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/user_guide/tools.htmlp.title.text_color="white"p.title.text_font="times"p.title.text_font_style="italic"...