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如何在Bokeh中将Log次轴与线性轴一起使用?

在Bokeh中,可以通过使用log_axis_type参数来将Log次轴与线性轴一起使用。log_axis_type参数可以设置为"log",表示使用对数刻度。

下面是一个示例代码,展示了如何在Bokeh中将Log次轴与线性轴一起使用:

代码语言:python
复制
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import LogAxis, LinearAxis, Range1d

# 创建一个Figure对象
p = figure(width=400, height=400)

# 创建一个线性轴
linear_axis = LinearAxis(axis_label="Linear Axis")
p.add_layout(linear_axis, 'left')

# 创建一个对数轴
log_axis = LogAxis(axis_label="Log Axis")
p.add_layout(log_axis, 'right')

# 设置x轴和y轴的范围
p.x_range = Range1d(0, 10)
p.y_range = Range1d(0, 100)

# 绘制数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y_linear = [10, 20, 30, 40, 50]
y_log = [1, 10, 100, 1000, 10000]
p.line(x, y_linear, color="blue", legend_label="Linear Axis")
p.line(x, y_log, color="red", legend_label="Log Axis")

# 显示图形
show(p)

在上述代码中,我们首先创建了一个Figure对象,然后分别创建了一个线性轴和一个对数轴,并将它们添加到图形中。接下来,我们设置了x轴和y轴的范围,并使用line方法绘制了两条线,分别对应线性轴和对数轴。最后,调用show方法显示图形。

使用Log次轴与线性轴一起使用的优势是可以同时展示数据的线性关系和指数关系,适用于需要同时展示两种关系的场景。例如,在某些科学实验中,数据可能同时具有线性和指数关系,使用Log次轴与线性轴一起使用可以更好地展示这种关系。

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`) : Bokeh专属数据格式 **kwargs: 其他自定义属性;其中标记点类型marker默认值为:“marker="circle"”,可以用“radius”定义圆的半径大小(单位为坐标单位)。...` ) : (default: 1) 线宽,默认:1 另外,Bokeh中的一些属性,`~bokeh.core.properties.NumberSpec `、`~bokeh.core.properties.ColorSpec...`可以在Jupyter notebook中通过`import bokeh.core.properties.NumberSpec `导入该属性,然后再查看其详细的使用说明。...代码示例③再次对前面提到的鸢尾花的数据集进行分析,图5中x为花瓣长度,y为花瓣宽度,据此可以将该散点数据聚类为3类。同时,该段代码展示了常规图形的绘制流程,含x、y的标签。...▲图6 代码示例④运行结果 代码示例④让读者感受一下Bokeh的交互效果,Div方法可以直接使用HTML标签,其作为一个独立的图层进行显示(第30行)。

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