Bokeh 使用对数y轴绘制直方图

在本文中，我们将介绍如何使用Bokeh库在Python中创建直方图并将y轴设置为对数刻度。直方图是用于可视化数据分布的有用工具，而对数刻度可以更好地展示数据的差异。

Bokeh是一个Python库，用于创建交互式的数据可视化图表。它提供了用于绘制直方图的高级API，并且支持自定义主题、交互工具和导出等功能。我们可以使用Bokeh库轻松地创建直方图，并将y轴设置为对数刻度。

阅读更多：Bokeh 教程

准备数据

首先，我们需要准备要进行绘制的数据。假设我们有一组随机生成的数据：

import numpy as np

data = np.random.normal(0, 1, 1000)

创建直方图

接下来，我们可以使用Bokeh创建直方图。Bokeh提供了hist()函数来绘制直方图。我们可以指定数据、直方图的bin数量和样式等参数。以下是一个例子：

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

output_notebook()

# 创建直方图
p = figure(title="Histogram with Logarithmic y-axis", 
           x_axis_label='Value', 
           y_axis_label='Count', 
           y_axis_type="log", 
           background_fill_color='white')

# 设置直方图的bin数量和颜色
hist, edges = np.histogram(data, bins=30)
p.quad(top=hist, bottom=0, left=edges[:-1], right=edges[1:], fill_color="blue", line_color="black")

# 显示直方图
show(p)

在上面的代码中，我们首先创建了一个Bokeh的figure对象，并指定了标题、x轴和y轴的标签，并将y轴的刻度设置为对数刻度。然后，我们使用numpy中的histogram()函数计算数据的直方图，然后使用Bokeh的quad()函数绘制直方图的每个矩形条。最后，我们使用show()函数显示直方图。

自定义样式

Bokeh还提供了丰富的样式设置和可视化选项。我们可以自定义直方图的颜色、填充方式、边框样式等。

p.quad(top=hist, bottom=0, left=edges[:-1], right=edges[1:], fill_color="blue", line_color="black", fill_alpha=0.5)

在上面的代码中，我们修改了quad()函数的fill_alpha参数，使直方图的填充颜色透明度为0.5。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用Bokeh库在Python中创建直方图，并将y轴的刻度设置为对数刻度。Bokeh提供了方便的API和丰富的可视化选项，使得我们能够轻松地创建和自定义直方图。使用对数刻度的y轴可以更好地展示数据的差异，并有助于发现隐藏在数据背后的模式和趋势。希望本文对你有所帮助！