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使用bokeh向图例添加值

Bokeh是一个用于创建交互式数据可视化的Python库。它提供了丰富的绘图工具和交互功能,可以轻松地创建各种类型的图表,包括散点图、折线图、柱状图等。

在Bokeh中,可以通过添加图例来标识不同的数据系列。图例是一个用于解释图表中各个元素含义的关键组件。在图例中,可以显示每个数据系列的名称,并且还可以添加额外的信息,如数值。

要向Bokeh图例添加值,可以使用legend_label参数来指定每个数据系列的名称。例如,假设我们有一个散点图,其中包含两个数据系列,分别表示不同城市的温度数据。我们可以这样添加图例值:

代码语言:txt
复制
from bokeh.plotting import figure, show

# 创建一个散点图
p = figure()

# 添加数据系列
p.circle(x=[1, 2, 3], y=[20, 25, 30], legend_label="City A")
p.circle(x=[1, 2, 3], y=[15, 18, 22], legend_label="City B")

# 显示图例
p.legend.title = "城市温度"
p.legend.location = "top_left"

# 显示图表
show(p)

在上面的例子中,我们使用circle方法添加了两个数据系列,分别代表城市A和城市B的温度数据。通过legend_label参数,我们为每个数据系列指定了名称。然后,我们使用p.legend.title来设置图例的标题,使用p.legend.location来指定图例的位置。最后,使用show函数显示图表。

这是一个简单的例子,展示了如何使用Bokeh向图例添加值。根据具体的需求,你可以根据Bokeh的文档和示例来进一步定制和优化图例的样式和内容。

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