首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在bokeh图中创建两条线图例

,可以通过以下步骤实现:

  1. 导入必要的库和模块:from bokeh.plotting import figure, show from bokeh.models import Legend
  2. 创建一个绘图对象:p = figure()
  3. 添加两条线到绘图对象:line1 = p.line(x, y1, color='blue', legend_label='Line 1') line2 = p.line(x, y2, color='red', legend_label='Line 2')其中,xy1是第一条线的横坐标和纵坐标数据,y2是第二条线的纵坐标数据。color参数指定线的颜色,legend_label参数设置图例标签。
  4. 创建图例对象并将其添加到绘图对象中:legend = Legend(items=[('Line 1', [line1]), ('Line 2', [line2])]) p.add_layout(legend, 'right')这里使用Legend类创建图例对象,items参数指定图例项,每个图例项由标签和对应的线对象组成。add_layout方法将图例添加到绘图对象的右侧。
  5. 显示绘图对象:show(p)

这样就在bokeh图中创建了两条线的图例。你可以根据实际需求调整线的样式、图例位置等。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

利用 Bokeh 在 Python 中创建动态数据可视化

Bokeh 是一个用于创建交互式和动态数据可视化的强大工具,它可以帮助你在 Python 中展示数据的变化趋势、模式和关联性。...本文将介绍如何使用 Bokeh 库在 Python 中创建动态数据可视化,并提供代码示例以供参考。...Bokeh 的一个主要优势是它能够在浏览器中直接渲染图形,使得生成的图表可以轻松地与用户交互,并支持大规模数据集的可视化。安装 Bokeh首先,你需要安装 Bokeh 库。...然后,我们创建了一个包含 x 和 y 数据的 ColumnDataSource 对象,该对象将用于在 Bokeh 图表中更新数据。...希望本文能够启发你对 Bokeh 库的探索和创造力,为数据可视化领域带来更多新的想法和实践。总结在本文中,我们探讨了如何利用 Bokeh 库在 Python 中创建动态数据可视化。

17210
  • 什么是折线图?怎样用Python绘制?怎么用?终于有人讲明白了

    在折线图中,数据是递增还是递减、增减的速率、增减的规律(周期性、螺旋性等)、峰值等特征都可以清晰地反映出来。...在折线图中,一般水平轴(x轴)用来表示时间的推移,并且间隔相同;而垂直轴(y轴)代表不同时刻的数据的大小。如图0所示。 ? ▲图0 折线图 02 实例 折线图代码示例如下所示。...同样,既可以在函数中预定义图例,也可以用Lengend方法单独进行定义,在后会对图例进行详细说明。...▲图4 代码示例④运行结果 代码示例④在代码示例③的基础上增加了图例的位置、显示或隐藏图形属性;通过点击图例,可实现图形的显示或隐藏,当折线数目较多或者颜色干扰阅读时,可以通过该方法实现对某一条折线数据的重点关注...这种通过图例、工具条、控件实现数据人机交互的可视化方式,正是Bokeh得以在GitHub火热的原因,建议在工作实践中予以借鉴。

    2.1K10

    使用 Python 进行数据可视化之Bokeh

    Bokeh 主要以其交互式图表可视化而闻名。Bokeh 使用 HTML 和 JavaScript 呈现其绘图,使用现代 Web 浏览器来呈现具有高级交互性的新颖图形的优雅、简洁构造。...pip install bokeh 散点图 散点图中散景可以使用绘图模块的散射()方法被绘制。这里分别传递 x 和 y 坐标。...每个都可以分别使用绘图界面的 hbar() 和 vbar() 函数创建。...Interactive Legends click_policy 属性使图例具有交互性。 有两种类型的交互 隐藏:隐藏字形。 静音:隐藏字形使其完全消失,另一方面,静音字形只是根据参数去强调字形。...复选框 向图中添加标准复选框。与按钮类似,我们必须将自定义 JavaScript 函数传递给模型类的 CustomJS() 方法。

    2.6K31

    交互式数据可视化,在Python中用Bokeh实现

    在本文中,我将带你体验使用Bokeh实现数据可视化的各种可能途径,以及Bokeh为什么是每位数据科学家的必备“神器”。...同时,你也可以看到多个图表选项(图例、X轴名标注、Y轴名标注、坐标网格线、宽度、高度等)和各种图表的范例。...然后,按照上述步骤在ipythonNotebook文档中进行图表可视化。 图表范例-3:创建一个线图到Bokeh服务器 在绘制可视化图表到Bokeh服务器之前,你首先需要运行服务器。...在Bokeh服务器上进行可视化绘图有多个优点: 图表有更多的受众 可对大数据集进行交互式可视化 可根据数据流自动更新图表 创建控制面板和应用程序 开始在Bokeh服务器上绘图之前,我先运行了“bokeh-server...在这里,我们将使用补丁绘图,让我们看看下面的命令: 结语 在本文中,我们讨论了用Bokeh创建可视化以及如何将可视化结果呈现在Notebook文档、html文档以及bokeh服务器上。

    3.1K110

    如何在Python中用Bokeh实现交互式数据可视化?

    同时,你也可以看到多个图表选项(图例、X轴名标注、Y轴名标注、坐标网格线、宽度、高度等)和各种图表的范例。...然后,按照上述步骤在ipythonNotebook文档中进行图表可视化。 ? ? 图表范例-3:创建一个线图到Bokeh服务器 在绘制可视化图表到Bokeh服务器之前,你首先需要运行服务器。...在Bokeh服务器上进行可视化绘图有多个优点: 图表有更多的受众 可对大数据集进行交互式可视化 可根据数据流自动更新图表 创建控制面板和应用程序 开始在Bokeh服务器上绘图之前,我先运行了“bokeh-server...同样,你可以创建各种其它类型的图:如线、角和圆弧、椭圆、图像、补丁以及许多其它的图。 绘图范例-2:将两种视觉元素合并在一张图中 ? ? 绘图范例-3:为上图添加一个悬停工具和坐标轴标签 ? ?...结语 在本文中,我们讨论了用Bokeh创建可视化以及如何将可视化结果呈现在Notebook文档、html文档以及bokeh服务器上。

    3.1K70

    干货 | Bokeh交互式数据可视化快速入门

    Bokeh简介 Bokeh是一款交互式可视化库,在浏览器上进行展示。 Bokeh可以通过Python(或其它语言),快速便捷地为大型流数据集提供优雅简洁的高性能交互式图表。...安装 在python中有多种安装Bokeh的方法,这里建议最简单的方法是使用Anaconda Python发行版,然后在命令行下输入以下命令: conda install bokeh 这里会安装Bokeh...2, 3, 4, 5] y = [6, 7, 2, 4, 5] # 在notbook中展示 output_notebook() # 创建一个带有标题和轴标签的新图表 p = figure(title...="simple line example", x_axis_label='x', y_axis_label='y') # 添加带有图例和线条粗细的线图渲染器 # p.line(x, y, legend...250, x_range=s1.x_range, title=None) s3.square(x, y2, size=10, color="olive", alpha=0.5) # 将多个子图放到网格图中

    2.2K10

    干货 | Bokeh交互式数据可视化快速入门

    Bokeh简介 Bokeh是一款交互式可视化库,在浏览器上进行展示。 Bokeh可以通过Python(或其它语言),快速便捷地为大型流数据集提供优雅简洁的高性能交互式图表。...安装 在python中有多种安装Bokeh的方法,这里建议最简单的方法是使用Anaconda Python发行版,然后在命令行下输入以下命令: conda install bokeh 这里会安装Bokeh...2, 3, 4, 5] y = [6, 7, 2, 4, 5] # 在notbook中展示 output_notebook() # 创建一个带有标题和轴标签的新图表 p = figure(title...="simple line example", x_axis_label='x', y_axis_label='y') # 添加带有图例和线条粗细的线图渲染器 # p.line(x, y, legend...250, x_range=s1.x_range, title=None) s3.square(x, y2, size=10, color="olive", alpha=0.5) # 将多个子图放到网格图中

    1.6K10

    Python数据可视化大全:Matplotlib、Seaborn、Bokeh和Plotly实战指南

    接着,添加了标题和坐标轴标签,并通过plt.legend显示图例。最后,通过plt.show显示图表。...ax.legend() # 显示图表 plt.show() 在这个例子中,我们使用了面向对象的绘图方式,通过subplots创建了Figure和Axes对象,然后在Axes对象上绘制了两条折线。...使用Bokeh创建动态可视化 Bokeh是一个强大的交互式可视化库,支持创建动态可视化。...from bokeh.driving import count # 创建数据源 source = ColumnDataSource(data={'x': [], 'y': []}) # 创建Bokeh...实际应用示例: 通过一个舆情分析的实际应用场景,演示了如何结合多个库创建一个综合、交互性的可视化,为读者提供了在实际工作中应用所学知识的示范。

    1.8K30

    6个令人称赞的Python可视化库

    自定义能力:用户可以自定义图表的各个方面,包括颜色、线型、标记、图例、标题等。交互式工具:提供了交云式界面,如可以缩放和拖动的图表。动画支持:可以创建动画图表,展示数据随时间的变化。...以下是 Bokeh 的一些核心特性:交互性:Bokeh 提供了丰富的交互性选项,使用户能够在图表上进行缩放、平移、选择数据点等操作。...它们也可以在 Jupyter 笔记本中呈现。开源:Bokeh 是一个开源项目,在 Berkeley Source Distribution (BSD) 许可证下分发。...源代码可以在 GitHub 上找到。Bokeh 的主要优势在于其对浏览器的原生支持,通过 Bokeh Server,可以轻松地实现实时数据的动态可视化。...Bokeh 允许用户创建各种类型的图表,包括线图、散点图、柱状图、热图等,而且这些图表都可以在 Web 浏览器中交互式地操作。

    24710

    手把手|在Python中用Bokeh实现交互式数据可视化

    在本文中,我将带你体验使用Bokeh实现数据可视化的各种可能途径,以及Bokeh为什么是每位数据科学家的必备“神器”。...同时,你也可以看到多个图表选项(图例、X轴名标注、Y轴名标注、坐标网格线、宽度、高度等)和各种图表的范例。...p = BoxPlot(data, width=400, height=400) # 显示结果 show(p) 图表范例-3:创建一个线图到Bokeh服务器 在绘制可视化图表到Bokeh服务器之前,你首先需要运行服务器...在Bokeh服务器上进行可视化绘图有多个优点: 图表有更多的受众 可对大数据集进行交互式可视化 可根据数据流自动更新图表 创建控制面板和应用程序 开始在Bokeh服务器上绘图之前,我先运行了“bokeh-server...绘图范例-2:将两种视觉元素合并在一张图中 from bokeh.plotting import figure, output_notebook, show # 输出到电脑屏幕上 output_notebook

    10.7K50

    使用 Bokeh 实现动态数据可视化:从基础到高级应用

    Bokeh 是一个交互式可视化库,用于创建漂亮而且具有高度交互性的绘图。它专注于在现代 Web 浏览器中展示数据,并支持用于构建交互式应用程序的动态数据可视化。...最终,我们将绘图输出到 HTML 文件,并通过 show() 函数显示在浏览器中。通过 Bokeh,我们可以轻松创建具有丰富交互性的动态数据可视化,让用户能够更好地探索和理解数据。...自定义样式和布局Bokeh允许用户对绘图的样式和布局进行高度定制。用户可以调整图形的颜色、线型、填充色等属性,以及标题、标签、图例等元素的样式和位置。...然后,我们创建了一个绘图对象,并添加了一条正弦曲线。接下来,我们创建了一个滑动条和一个按钮,并定义了按钮点击事件的回调函数。在回调函数中,我们根据滑动条的值生成新的数据,并更新数据源。...自定义样式和布局Bokeh允许用户对绘图的样式和布局进行高度定制。用户可以调整图形的颜色、线型、填充色等属性,以及标题、标签、图例等元素的样式和位置。

    34100

    Python Bokeh 库进行数据可视化实用指南

    output_file('abc.html') 使用Bokeh库主题 Bokeh主题有一组预定义的设计,可以将它们应用到您的绘图中。Bokeh 提供了五个内置主题。...界面创建图表的步骤是: 准备数据 创建一个新的情节 为您的数据添加渲染,以及您对绘图的可视化自定义 指定生成输出的位置(在 HTML 文件中或在 Jupyter Notebook 中) 显示结果 Python...df_min.plot_Bokeh.scatter(x='Min', y='1T') Bokeh散点图 要制作包含多个图例的散点图,我们需要使用圆圈;这是图形对象的一种方法。...到目前为止,我们已经看到了Bokeh中的所有基本图表,现在看看如何在Bokeh中使用布局。这将帮助我们创建仪表板或应用程序。因此,我们可以将特定用例的所有信息集中在一个地方。...在Bokeh中设置布局的主要逻辑是我们希望如何设置图表。创建一个如下图所示的设计。

    5.6K50

    『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表

    图例 通过参数legend可以设置图例,默认是显示图例的,可以不显示或者显示的图例顺序倒序 # 图例不显示 df.plot.bar(legend=False) ?...# 图例倒序 df.plot.bar(legend='reverse') ? 坐标轴文字 细心的朋友可能会发现,在上图中x轴标签数字显示是躺着的,怎么坐起来呢?...绘图引擎 通过backend可以指定不同的绘图引擎,目前默认是matplotlib,还支持bokeh、plotly、Altair等等。当然,在使用新的引擎前需要先安装对应的库。...# 绘图引擎 import pandas_bokeh pandas_bokeh.output_notebook() df.plot.bar(backend='pandas_bokeh') ?...直方图 直方图又称为质量分布图,主要用于描述数据在不同区间内的分布情况,描述的数据量一般比较大。

    8.1K40

    Python中常用数据可视化库:Bokeh和Altair

    本文将重点比较Bokeh和Altair这两个常用的Python数据可视化库,探讨它们的优缺点以及在不同场景下的适用性。...Bokeh 简介 Bokeh是一个交互式可视化库,它能够创建各种类型的交互式图表,包括散点图、线图、条形图等。Bokeh提供了丰富的工具,使用户能够在图表中进行缩放、平移和选择等操作。...交互性: Bokeh:Bokeh提供了丰富的交互工具,可以轻松地创建交互式图表,并且支持自定义交互行为。...可视化表达能力: Bokeh:Bokeh可以创建各种类型的图表,并且支持自定义图表的外观和布局。...使用Bokeh的circle方法添加散点数据,并指定图例标签、颜色和大小。 最后调用show函数显示图表。

    9710
    领券