Bokeh 确定 Bokeh 条形图中的条形顺序

在本文中，我们将介绍如何在 Bokeh 条形图中选择条形的顺序。

阅读更多：Bokeh 教程

Bokeh 是什么？

Bokeh 是一个用于创建交互式数据可视化的 Python 库。它可以用于绘制各种类型的图表，包括条形图、散点图、折线图和饼图等。

Bokeh 条形图

条形图是一种常见的数据可视化工具，用于比较不同类别之间的数量或频率。在 Bokeh 中，可以使用 bar 函数绘制条形图，并可以自定义条形的颜色、标签和其他属性。

下面是一个简单的例子，演示如何使用 Bokeh 创建一个条形图：

from bokeh.plotting import figure, show

# 创建一个新的绘图对象
p = figure(x_range=["A", "B", "C"], plot_height=300, title="示例条形图")

# 添加条形
p.vbar(x=["A", "B", "C"], top=[3, 2, 4], width=0.9)

# 显示图表
show(p)

上述代码将生成一个包含三个条形的条形图。每个条形的高度由 top 参数指定，即 [3, 2, 4]。条形的颜色默认为蓝色，并使用 x_range 参数指定横轴上的标签。

指定条形顺序

Bokeh 默认按照条形在数据中出现的顺序绘制条形图。然而，有时我们希望根据特定的顺序来排列条形，例如按照数量的大小或字母顺序。

为了指定条形的顺序，可以通过调整数据的顺序来实现。下面是一个例子，演示如何根据数量的大小对条形进行排序：

from bokeh.plotting import figure, show

# 创建一个新的绘图对象
p = figure(x_range=["A", "B", "C"], plot_height=300)

# 准备数据
categories = ["A", "B", "C"]
data = [3, 2, 4]

# 根据数据排序
sorted_data = sorted(zip(categories, data), key=lambda x: x[1])

# 添加条形
p.vbar(x=[x[0] for x in sorted_data], top=[x[1] for x in sorted_data], width=0.9)

# 显示图表
show(p)

在上述示例中，我们使用 sorted 函数对数据进行排序，并根据排序后的数据绘制条形图。通过使用 zip 函数和列表解析，我们将排好序的数据拆分为两个列表，分别用作条形的横坐标和高度。

自定义条形顺序

除了按照数据的顺序排序外，我们还可以根据自定义的顺序对条形进行排序。为此，我们可以使用 Bokeh 提供的 FactorRange 来指定条形的顺序。

下面是一个例子，演示如何按照自定义的顺序绘制条形图：

from bokeh.models import FactorRange
from bokeh.plotting import figure, show

# 创建一个新的绘图对象
p = figure(x_range=FactorRange(factors=["C", "A", "B"]), plot_height=300)

# 准备数据
categories = ["A", "B", "C"]
data = [3, 2, 4]

# 添加条形
p.vbar(x=categories, top=data, width=0.9)

# 显示图表
show(p)

在上述示例中，我们使用 FactorRange 来指定条形的顺序。通过将自定义的顺序作为 factors 参数的值传递给 FactorRange，可以按照指定的顺序绘制条形图。