Bokeh 创建具有相等轴的 Bokeh 图

在本文中，我们将介绍如何使用 Bokeh 创建一个具有相等轴的 Bokeh 图。在可视化数据时，经常需要确保 x 轴和 y 轴的刻度间隔相等，以便更好地比较数据点之间的关系。Bokeh 是一个交互式的 Python 数据可视化库，提供了创建漂亮且灵活的图表的功能。

阅读更多：Bokeh 教程

Bokeh 简介

Bokeh 是一个基于 Python 的开源数据可视化库，它提供了多种可视化工具和图表类型，适用于广泛的数据探索和呈现需求。Bokeh 的主要特点包括：

支持交互式可视化。Bokeh 可以创建交互式的图表，用户可以通过鼠标或触摸进行操作和探索。
函数丰富。Bokeh 提供了大量易于使用的函数和方法，可以方便地设置图表的属性和样式。
多种图表类型。Bokeh 支持多种常见的图表类型，包括散点图、折线图、柱状图等。
兼容性广泛。Bokeh 可以与 Python 的其他数据处理和分析库无缝集成，如 NumPy、Pandas 和 SciPy。

创建 Bokeh 图的基本步骤

下面我们将介绍如何使用 Bokeh 创建一个具有相等轴的图表。请按照以下步骤进行操作：

步骤 1: 导入必要的库和模块

在开始之前，首先需要导入需要的库和模块。在本例中，我们将导入 bokeh.plotting 模块以及一些常用的 Bokeh 函数：

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.io import output_notebook

步骤 2: 创建数据

接下来，我们需要创建一些示例数据，用于绘制图表。在本例中，我们以一组 x 坐标和 y 坐标的列表形式表示数据：

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

步骤 3: 创建图表对象

使用 Bokeh 的 figure 函数创建一个图表对象。在 figure 函数中，我们可以设置图表的各种属性，包括标题、坐标轴标签和刻度等。为了创建具有相等轴的图表，我们需要设置 aspect_ratio 参数为 1：

p = figure(aspect_ratio=1, title='Bokeh Plot with Equal Axes')

步骤 4: 添加数据和绘制图表

接下来，我们需要将数据添加到图表对象并绘制图表。在本例中，我们使用 circle 方法绘制散点图：

p.circle(x, y)

步骤 5: 显示图表

最后，使用 show 函数将图表显示出来。在 Jupyter Notebook 中，我们还需要调用 output_notebook 函数来确保图表能够在 Notebook 中正确显示：

output_notebook()
show(p)

示例说明

下面是一个完整示例的代码，演示了如何使用 Bokeh 创建具有相等轴的图表：

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.io import output_notebook

# 创建数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 创建图表对象
p = figure(aspect_ratio=1, title='Bokeh Plot with Equal Axes')

# 添加数据和绘制图表
p.circle(x, y)

# 显示图表
output_notebook()
show(p)

运行以上代码，将会在 Notebook 中显示一个具有相等轴的散点图。由于设置了 aspect_ratio 参数为 1，图表的 x 轴和 y 轴的刻度间隔将保持一致。