Bokeh 控制多级 FactorRange 中的刻度标签

在本文中，我们将介绍如何使用 Bokeh 控制多级 FactorRange 中的刻度标签。FactorRange 是 Bokeh 中用于显示分类数据的一种常用对象。它可以用于创建柱状图、箱型图和其他类型的图形，使我们能够更好地理解和呈现数据。

在 Bokeh 中，FactorRange 对象用于将数据划分为多个级别，并将每个级别的要素作为标签显示在坐标轴上。对于多级 FactorRange，我们可以控制每个级别的刻度标签，以使其更加清晰和易读。

阅读更多：Bokeh 教程

控制刻度标签的位置

通过调整刻度标签的位置，我们可以使数据更易于理解和分析。在 Bokeh 中，我们可以使用 x_range 和 y_range 参数来指定每个级别的刻度标签位置。下面是一个简单的示例：

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

output_notebook()

p = figure(x_range=FactorRange(factors=["A", "B", "C"], subgroup=["1", "2", "3"]), 
           y_range=(-10, 10))

# 控制一级标签的刻度位置
p.xaxis.major_label_standoff = 20

show(p)

上面的示例中，我们通过设置 xaxis.major_label_standoff 的值为 20，使一级标签（A、B、C）与坐标轴之间的间距增大，从而更清晰地显示标签。我们还可以通过调整其他参数如 xaxis.major_label_orientation 或 yaxis.major_label_standoff 来进一步控制刻度标签的位置和方向。

调整刻度标签的外观

除了位置外，我们还可以调整刻度标签的外观，以使其更符合展示要求。Bokeh 提供了一系列属性可以帮助我们实现这一目标，如 xaxis.major_label_text_font_size、xaxis.major_label_text_color、xaxis.major_label_text_align 等。

下面是一个示例，展示了如何使用这些属性来调整刻度标签的外观：

from bokeh.models import NumeralTickFormatter

p = figure(x_range=FactorRange(factors=["A", "B", "C"], subgroup=["1", "2", "3"]),
           y_range=(-10, 10))

# 调整一级标签的外观
p.xaxis.major_label_text_font_size = "12pt"
p.xaxis.major_label_text_color = "blue"
p.xaxis.major_label_text_align = "left"

# 调整二级标签的外观
p.x_range.subgroup_text_font_size = "10pt"
p.x_range.subgroup_text_color = "red"
p.x_range.subgroup_text_align = "center"

# 调整刻度值的格式
p.yaxis.formatter = NumeralTickFormatter(format="0.0")

show(p)

在上面的示例中，我们通过设置 xaxis.major_label_text_font_size、xaxis.major_label_text_color 和 xaxis.major_label_text_align 等属性，分别调整了一级刻度标签的字体大小、颜色和对齐方式。类似地，我们还可以使用 x_range.subgroup_text_font_size、x_range.subgroup_text_color 和 x_range.subgroup_text_align 来调整二级刻度标签的外观。

自定义刻度标签

有时候，我们需要根据数据的特点和需求自定义刻度标签，以更好地表达数据。在 Bokeh 中，我们可以使用 xaxis.ticker 和 yaxis.ticker 参数来自定义刻度标签。

下面是一个示例，展示了如何自定义刻度标签的步长和格式：

from bokeh.models import FixedTicker, SingleIntervalTicker, BasicTickFormatter

p = figure(x_range=FactorRange(factors=["A", "B", "C"], subgroup=["1", "2", "3"]),
           y_range=(0, 100))

# 自定义一级标签的刻度步长
p.xaxis.ticker = FixedTicker(ticks=[0, 2, 4, 6])

# 自定义二级标签的刻度步长和格式
p.x_range.subgroup_ticker = SingleIntervalTicker(interval=0.5)
p.x_range.subgroup_formatter = BasicTickFormatter(format="0.0")

# 自定义刻度值的格式
p.yaxis.formatter = BasicTickFormatter(format="0%")

show(p)

在上面的示例中，我们通过设置 xaxis.ticker 来自定义一级刻度标签的步长，使其仅显示 0、2、4、6。类似地，我们使用 x_range.subgroup_ticker 和 x_range.subgroup_formatter 来自定义二级刻度标签的步长和格式。另外，我们还使用 yaxis.formatter 来将刻度值格式化为百分数形式。