Bokeh 添加右侧第二轴标签

在本文中，我们将介绍如何使用Bokeh库来添加右侧第二轴的标签。Bokeh是一个Python交互式可视化库，可以帮助我们创建各种各样的高级图表，如条形图、折线图、散点图等。

阅读更多：Bokeh 教程

Bokeh简介

Bokeh提供了一个功能强大且易于使用的绘图界面，通过一个简洁而一致的API，可以帮助我们生成交互性图形和仪表板。它可以在网页浏览器中呈现，也可以使用Jupyter笔记本直接显示。

使用Bokeh库，我们可以直观地呈现数据，还能够进行交互和探索，让观众更好地理解和分析数据。

添加右侧第二轴标签

有时候，在数据可视化过程中，我们需要显示两个不同的指标，而这两个指标可能具备不同的数据范围，因此需要分别显示在不同的轴上。在这种情况下，我们可以使用Bokeh来添加右侧第二轴标签。

下面是一个示例，演示了如何使用Bokeh为右侧第二轴添加标签。我们将创建一个简单的折线图，其中包含两个数据集，分别显示在主轴和右侧第二轴上。

import numpy as np
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import LinearAxis, Range1d

# 创建一个新的绘图
p = figure(title='Second Axis Label',
           width=800,
           height=400)

# 创建两个示例数据集
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = 10 * np.cos(x)

# 绘制第一个数据集
p.line(x, y1, color='blue', legend='Data 1')

# 创建右侧第二轴
p.extra_y_ranges = {"axis2": Range1d(start=-10, end=10)}
p.add_layout(LinearAxis(y_range_name="axis2", axis_label="Axis 2 Label"), 'right')

# 绘制第二个数据集
p.line(x, y2, color='green', legend='Data 2', y_range_name='axis2')

# 显示图表
show(p)

在这个示例中，我们首先导入需要的库，然后创建了一个新的绘图对象。接着，我们生成了两个示例数据集，分别用于主轴和右侧第二轴。

在绘制第一个数据集时，我们使用line()方法来绘制一条蓝色曲线，并在图例中添加了标签。接下来，我们使用add_layout()方法创建了一个右侧第二轴，并设置了其范围和轴标签。最后，我们使用line()方法绘制了第二个数据集，将其与第二轴关联起来，并添加了标签。

运行以上代码后，将会得到一个具有两个数据集的折线图，其中主轴显示蓝色曲线，右侧第二轴显示绿色曲线，并在图例中分别有对应的标签。

总结

本文介绍了如何使用Bokeh库为右侧第二轴添加标签。通过使用Bokeh的强大功能，我们可以轻松地创建数据可视化图表，并实现多轴标签的显示。希望本文对你在使用Bokeh进行图表绘制时有所帮助。