Bokeh 时间轴、次要刻度的控制

在本文中，我们将介绍如何使用 Bokeh 来控制时间轴和次要刻度。Bokeh 是一个用于创建交互式可视化界面的 Python 库，它提供了丰富的功能和选项来美化和定制图表。

阅读更多：Bokeh 教程

Bokeh 时间轴的设置

首先，我们需要了解如何设置 Bokeh 中的时间轴。Bokeh 提供了一个 DatetimeAxis 类来支持时间数据的可视化。我们可以通过下面的示例来设置时间轴：

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

# 创建一个图表对象
p = figure()

# 设置 x 轴为时间轴
p.xaxis = DatetimeAxis()

# 添加其他图表元素和数据
p.line([1, 2, 3], [4, 5, 6])

# 显示图表
show(p)

在上面的示例中，我们首先导入了必要的模块，然后创建了一个图表对象 p。接下来，我们将 xaxis 属性设置为 DatetimeAxis 类的实例，该实例将把 x 轴视为时间轴。最后，我们添加了一个线图元素，并通过 show() 函数来显示图表。

注意，上面的示例中仅仅涉及到了日期时间轴的设置，未包含次要刻度的设置。下面我们将介绍如何控制 Bokeh 中的次要刻度。

Bokeh 次要刻度的控制

Bokeh 提供了两个类来控制次要刻度，它们分别是 FixedTicker 和 DaysTicker。FixedTicker 类可以用于设置固定的次要刻度，而 DaysTicker 类可以用于设置按日期的次要刻度。

使用 FixedTicker 控制次要刻度

首先，我们来看看如何使用 FixedTicker 来设置固定的次要刻度。下面是一个示例：

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import DatetimeAxis, FixedTicker

# 创建一个图表对象
p = figure()

# 设置 x 轴为时间轴
p.xaxis = DatetimeAxis()

# 创建一个 FixedTicker 对象，并设置次要刻度
p.xaxis.ticker = FixedTicker(ticks=[2, 4, 6])

# 添加其他图表元素和数据
p.line([1, 2, 3], [4, 5, 6])

# 显示图表
show(p)

在上面的示例中，我们创建了一个 FixedTicker 对象，并将 ticks 属性设置为一个包含次要刻度的列表。然后，我们将 xaxis 的 ticker 属性设置为该 FixedTicker 对象。最后，我们添加了一个线图元素，并通过 show() 函数来显示图表。

使用 DaysTicker 控制次要刻度

接下来，我们来看看如何使用 DaysTicker 类来设置按日期的次要刻度。下面是一个示例：

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import DatetimeAxis, DaysTicker

# 创建一个图表对象
p = figure()

# 设置 x 轴为时间轴
p.xaxis = DatetimeAxis()

# 创建一个 DaysTicker 对象，并设置次要刻度
p.xaxis.ticker = DaysTicker(days=[1, 3, 5])

# 添加其他图表元素和数据
p.line([1, 2, 3], [4, 5, 6])

# 显示图表
show(p)

在上面的示例中，我们创建了一个 DaysTicker 对象，并将 days 属性设置为一个包含日期的列表。然后，我们将 xaxis 的 ticker 属性设置为该 DaysTicker 对象。最后，我们添加了一个线图元素，并通过 show() 函数来显示图表。