Bokeh Bokeh极坐标投影

在本文中，我们将介绍Bokeh Bokeh库中的极坐标投影功能。Bokeh是一个Python用于创建交互式可视化图表的强大库。它提供了丰富的绘图工具和功能，使得我们可以轻松地创建各种类别的可视化图表，包括极坐标投影图表。

极坐标投影图表是一种通过将数据点在极坐标上进行展示的可视化方式。它可以用于显示具有周期性变化的数据，例如天气变化、季节变化等。通过使用极坐标，我们可以更直观地观察数据的周期性和周期之间的关系。

阅读更多：Bokeh 教程

创建极坐标图表

要创建一个极坐标投影图表，我们需要首先导入Bokeh库并创建一个绘图图表对象。然后，我们可以使用polar()方法指定图表为极坐标投影类型。接下来，我们可以使用line()或scatter()等绘图方法来添加数据点到图表中。

from bokeh.plotting import figure, show

# 创建绘图图表对象
p = figure(plot_width=400, plot_height=400, title="极坐标投影示例")

# 指定图表为极坐标投影类型
p.polar()

# 添加数据点到图表中
p.line([1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5])

# 展示图表
show(p)

上述代码将创建一个大小为400×400像素的极坐标投影图表，标题为“极坐标投影示例”，并使用line()方法添加了一个简单的数据点。我们可以通过调整传递给polar()方法的参数来自定义极坐标图表的样式和外观。

添加额外的数据系列

当我们需要在同一个极坐标图表上展示多个数据系列时，可以通过多次调用绘图方法来添加额外的数据系列。下面的代码演示了如何在同一个极坐标图表上展示两个数据系列。

from bokeh.plotting import figure, show

# 创建绘图图表对象
p = figure(plot_width=400, plot_height=400, title="极坐标投影示例")

# 指定图表为极坐标投影类型
p.polar()

# 添加第一个数据系列
p.line([1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5], color="red")

# 添加第二个数据系列
p.line([1, 2, 3, 4, 5], [5, 4, 3, 2, 1], color="blue")

# 展示图表
show(p)

上述代码将创建一个大小为400×400像素的极坐标投影图表，并使用line()方法分别添加了红色和蓝色的两个数据系列。我们可以通过调整color参数的值来自定义数据系列的颜色。

自定义极坐标轴

Bokeh库还提供了自定义极坐标轴的功能。我们可以通过调整图表对象的theta_axis_label和radial_axis_label属性来修改极坐标轴上的标签，以及通过调整theta_major_tick_in、radial_major_tick_in、theta_major_tick_out和radial_major_tick_out等属性来修改极坐标轴上的刻度线。

from bokeh.plotting import figure, show

# 创建绘图图表对象
p = figure(plot_width=400, plot_height=400, title="极坐标投影示例")

# 指定图表为极坐标投影类型
p.polar()

# 添加数据点到图表中
p.line([1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5])

# 自定义极坐标轴标签
p.theta_axis_label = "角度"
p.radial_axis_label = "半径"

# 自定义极坐标轴刻度线
p.theta_major_tick_in = 0
p.radial_major_tick_in = 0
p.theta_major_tick_out = 5
p.radial_major_tick_out = 5

# 展示图表
show(p)

上述代码将创建一个大小为400×400像素的极坐标投影图表，并使用line()方法添加了一个简单的数据点。我们通过theta_axis_label和radial_axis_label属性将极坐标轴的标签设置为“角度”和“半径”，通过theta_major_tick_in、radial_major_tick_in、theta_major_tick_out和radial_major_tick_out属性将极坐标轴的刻度线设置为内刻度为0，外刻度为5。