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

Bokeh:如何更改额外的轴可见性

Bokeh是一个用于Python编程语言的交互式可视化库,用于创建丰富、交互式和可定制的数据可视化图表。它提供了丰富的绘图工具和选项,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、饼图等。

要更改Bokeh图表中额外轴的可见性,可以使用Bokeh的Axis类和相关方法。以下是一些步骤:

  1. 导入必要的库和模块:
代码语言:python
代码运行次数:0
复制
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import LinearAxis
  1. 创建一个图表对象:
代码语言:python
代码运行次数:0
复制
p = figure(...)
  1. 使用add_layout()方法添加额外的轴:
代码语言:python
代码运行次数:0
复制
extra_axis = LinearAxis(...)
p.add_layout(extra_axis, 'left')

这里的'left'表示将额外的轴添加到图表的左侧,你也可以选择'right'、'above'或'below'。

  1. 使用axis.visible属性来控制轴的可见性:
代码语言:python
代码运行次数:0
复制
extra_axis.visible = False

将visible属性设置为False可以隐藏额外的轴,设置为True则可见。

完整的代码示例:

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import LinearAxis

# 创建一个图表对象
p = figure(...)

# 添加额外的轴
extra_axis = LinearAxis(...)
p.add_layout(extra_axis, 'left')

# 控制轴的可见性
extra_axis.visible = False

# 显示图表
show(p)

Bokeh的优势在于它提供了丰富的交互功能,可以通过缩放、平移、选择和悬停等操作与图表进行交互。它还支持将图表嵌入到网页中,并可以与其他Python库(如Pandas)无缝集成。

Bokeh的应用场景包括数据分析、数据可视化、科学研究、金融分析、地理信息系统等领域。它可以用于创建交互式仪表盘、动态数据可视化、实时数据监控等。

腾讯云提供了云计算相关的产品和服务,其中与Bokeh相关的产品包括云服务器CVM、云数据库MySQL、云存储COS等。你可以通过访问腾讯云的官方网站(https://cloud.tencent.com/)了解更多关于这些产品的详细信息和使用指南。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Python可视化库超全盘点,有你中意一款吗?

从我所见过所有材料来看,它外观和感觉都很像ggplot2,但是还有一个额外好处,它依赖于pandas Python包,该包最近弃用了一些方法,导致ggplotPython版本变得无关。...如果您想在R中使用真正ggplot(它具有所有相同外观、感觉和语法,没有依赖项),我将在这里讨论它一些额外功能!...第9-14行中Bokeh代码创建了一个优雅、专业响应计数直方图,具有合理字体大小、y标记和格式。我编写大部分代码用于标记坐标和标题,以及给条形图添加颜色和边框。...Bokeh提供所有便利都可以在Matplotlib中进行定制,包括x标签角度、背景线、y扩展、字体大小/斜体/粗体等。...希望在阅读完这篇综述之后,您可以看到各种美学和代码如何适用于不同情况,从EDA到presentation。 ·END·

2K10
  • 用Python进行美丽而轻松绘图— Pandas + Bokeh

    有很多出色库可以做到这一点,Bokeh就是其中之一。但是,可能还需要一些时间来学习如何使用此类库。实际上,已经有人为我们解决了这个问题。...这是一个名为库Pandas-Bokeh,该库直接使用Pandas并使用Bokeh渲染数据。语法非常简单,我相信您可以立即开始使用它! 条形图示例 让我使用一个示例来演示该库。...x和y简单地输入Pandas数据框列名称 xlabel并且ylabelx和y标签 title 图表标题. 因此,您已经看到创建这样一个美丽情节是多么容易。更重要是,它是交互式。...figsize在元组中定义图大小(宽度,高度) xlim和分别ylim定义x和y默认范围。在这里,我仅设置y。...因此,该图表将被保存并输出到可以保留和分发HTML文件中。 ? 在本文中,我演示了如何使用该pandas_bokeh库以极其简单代码但具有交互功能精美演示来端对端绘制Pandas数据框。

    2.2K20

    你知道怎么用Pandas绘制带交互可视化图表吗?

    折线图 交互元素含有以下几种: 平移或缩放 单击图例可以显示或隐藏折线 悬停显示对应点数据信息 先看一个简单案例: import numpy as np np.random.seed(42) df...figsize : 图宽度和高度 title : 设置标题 xlim / ylim:为 x 和 y 设置可见绘图范围(也适用于日期时间 x ) xlabel / ylabel : 设置 x 和...y 标签 logx / logy : 在 x/y 上设置对数刻度 xticks / yticks : 设置刻度 color:为绘图定义颜色 colormap:可用于指定要绘制多种颜色 hovertool...,我们也可通过指定参数x来设置x;另外,我们还可以通过关键字kind="barh"或访问器plot_bokeh.barh来进行条形图绘制。...(layout) 替代仪表板布局 以上就是本次全部内容,通过这部分学习,我们发现Pandas除了结合matplotlib常规绘图外,还可以通过bokeh绘图后端快速绘制交互图表,用起来非常方便

    3.7K30

    使用bokeh-scala进行数据可视化

    Bokeh提供了一种快速且简单基于大数据以及流式数据高性能交互式优雅简洁图表制作。        ...比较拗口,总体意思就是Bokeh能够很好支持大数据下交互式数据可视化,新式浏览器应当是支持HTML5浏览器,不过还未考证。        ...image.png image.png image.png 三、bokeh-scala基本代码        先来介绍如何使用bokeh-scala生成一个简单图表。...x坐标点对应y坐标数据,当然此类也可以包含多个属性,只需要在后续生成图表时候选择对应属性即可。...circleGlyph就是最终生成图表中一系列圆点。        接下来就是最关键一步,将生成坐标、网格、圆点等对象传递给plot。

    1.7K80

    手把手|在Python中用Bokeh实现交互式数据可视化

    正如下图所示,它说明了Bokeh如何将数据展示到一个Web浏览器上流程。 正如你所看到Bokeh捆绑了多种语言(Python, R, lua和Julia)。...= {"y": [1, 2, 3, 4, 5]} #输出到Line.HTML output_file("lines.html", title="line plot example") #创建一个新含有标题和标签窗口在线窗口...同时,你也可以看到多个图表选项(图例、X名标注、Y名标注、坐标网格线、宽度、高度等)和各种图表范例。...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。...我们还谈到了如何使用绘图接口创建个性化可视化图表,通过该功能,你可以将多种视觉元素结合到一起来展示数据信息。

    10.6K50

    8个流行Python可视化工具包

    这张图主要目的是展示如何用尽量少线条做出一张有用图,当然也许它可能不那么美观。...具体参见如下(点击查看) 4W字,最强 Matplotlib 实操指南!...这一问题答案。9~14 行 Bokeh 代码构建了优雅且专业响应计数直方图——字体大小、y 刻度和格式等都很合理。 我写代码大部分都用于标记坐标和标题,以及为条形图添加颜色和边框。...Bokeh 提供所有便利都要在 matplotlib 中自定义,包括 x 标签角度、背景线、y 刻度以及字体(大小、斜体、粗体)等。...有很多数据可视化包,但没法说哪个是最好。希望阅读本文后,你可以了解到在不同情境下,该如何使用不同美化工具和代码。

    50120

    单变量图表怎么绘制?这个小众绘图工具都全了~~

    最近在查找可视化优质资源时发现一个优秀绘制统计图表第三方库-iqplot,该库是基于Python语言,其所提供图表类型虽然不多,但在科研学术绘图任务中出现频次较多,本期就其基本情况和绘制图表类型做一个简单介绍...,主要内容如下: Python-iqplot库介绍 Python-iqplot库示例演示 Python-iqplot库介绍 Pythoniqplot库是基于功能更加强大bokeh库上,但其所绘制图表又是我们常见统计图表...其所提供图表类型主要包括带有分类图(Plots with a categorical axis) 和不带分类图(Plots without a categorical axis)。...bokeh.io bokeh.io.output_notebook() p_box = iqplot.box(data=df, q="mpg", cats="origin", title="box"...(p) ECDF 02 更多样例小伙伴们参考:Python-iqplot库样例[2] 总结 今天小编介绍一个小众Python绘制单变量或者分类数据可视化库,对一些出现频次较高科研图表来说不失为一个不错绘图选择哦

    37920

    【Python环境】Python可视化工具综述

    简介 在Python世界里,可视化你数据有多种选择。由于这种多样性,决定何时使用哪一个确实是种挑战。这篇文章包含由更受欢迎包中一部分制作示例,并说明如何使用它们创建一个简单条形图。...下面是保存图像为png格式所需额外代码。...确实需要挖掘如何旋转x标签和指定它们顺序。我发现最酷特性是scale_y_continous,这让标签变得更好看。...我没有找到设置y格式简单方法。Bokeh有更多功能,但在此示例中不做深入探讨。 Pygal Pygal用于创建svg图表。如果正确安装了依赖包,那么也可以保存png文件。...Seaborn可以支持一些更复杂可视化方法,但是仍然需要matplotlib知识进行调整。配色方案是一个额外优势。

    2.3K100

    可以,“Pandas”现在也可以绘制交互式图形了,来看看怎么做吧?

    大家好,我是俊欣,今天来和大家分享一下“如何用Pandas来绘制交互式图形”,希望读者朋友们读了之后能够有所收获。...01 Plotly作为后端支持 我们可以使用第三方可视化模块来做“Pandas”后端支持,例如“Plotly”以及“Bokeh”等模块,进而便可以绘制出交互式图形了,我们先来看一下“Plotly”...我们来将“Alcohol”和“Proline”两列做一个散点图,其中“Proline”列为X,“Alcohol”列为Y,代码如下 fig = data[['Alcohol', 'Proline']]...02 Bokeh作为后端支持 好了,我们来看一下用“Bokeh”作为后端支持“Pandas”可视化该如何来操作,我们也同样来绘制一个散点图,通过不同类别来区分,代码如下 pd.options.plotting.backend...= 'pandas_bokeh' import pandas_bokeh from bokeh.io import output_notebook from bokeh.plotting import

    83240

    交互式数据可视化,在Python中用Bokeh实现

    正如下图所示,它说明了Bokeh如何将数据展示到一个Web浏览器上流程。 正如你所看到Bokeh捆绑了多种语言(Python, R, lua和Julia)。...同时,你也可以看到多个图表选项(图例、X名标注、Y名标注、坐标网格线、宽度、高度等)和各种图表范例。...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标签 绘图范例-4:使用纬度和经度数据来绘制印度地图 注:我已经有一个CSV格式印度边界纬度和经度多边形数据...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。...我们还谈到了如何使用绘图接口创建个性化可视化图表,通过该功能,你可以将多种视觉元素结合到一起来展示数据信息。

    3.1K110

    如何在Python中用Bokeh实现交互式数据可视化?

    Bokeh是一个专门针对Web浏览器呈现功能交互式可视化Python库。这是Bokeh与其它可视化库最核心区别。正如下图所示,它说明了Bokeh如何将数据展示到一个Web浏览器上流程。 ?...同时,你也可以看到多个图表选项(图例、X名标注、Y名标注、坐标网格线、宽度、高度等)和各种图表范例。...同样,你可以创建各种其它类型图:如线、角和圆弧、椭圆、图像、补丁以及许多其它图。 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。...我们还谈到了如何使用绘图接口创建个性化可视化图表,通过该功能,你可以将多种视觉元素结合到一起来展示数据信息。

    3.1K70

    教你轻松玩转 Bokeh 可视化

    python中bokeh包也是作图神器,现在了解到了如何作散点图和柱形图,先记录一波。 Bokeh 专门针对Web浏览器呈现功能交互式可视化python库。...Bokeh接口 Charts:高层接口,以简单方式绘制复杂统计图- Plotting:中层接口,用于组装图形元素- Models:底层接口,为开发者提供最大灵活性首先bokeh图举例如下: 个人认为绘图基本框架可以为...Y) - zoom_in:通过鼠标点击缩放 - reset:重置 - save:保存 - hover:用于设置显示内容(提示框) (先加载 from bokeh.models import...绘制散点图 p.circle(x,y, #x、y值 size,color,alpha, #点大小、颜色、透明度 #(注意,这里...具体查看图1中x某些点与y1关系时,可以相应展示出图2中x这些点与y2关系) 构造数据: from bokeh.layouts import gridplot x=list(range(11))

    2.1K20

    干货:可视化项目实战经验分享,轻松玩转Bokeh(建议收藏)

    导读:本文通过一个项目案例,详细介绍了如何Bokeh 基础到构建 Bokeh 交互式应用程序过程,内容循序渐进且具有很高实用性。...随着所有这些进步,有一个共同趋势:增加交互性。人们喜欢在静态图中查看数据,但他们更喜欢是使用数据来查看更改参数如何影响结果。...为了练习,我们将添加两个额外控件:一个 Slider,用于选择直方图 bin 宽度;一个 RangeSlider,用于设置要显示最小和最大延迟。...以下是一个简短剪辑,展示了我们如何与整个仪表板进行交互: 在这里,我在浏览器中使用 Bokeh 应用程序(在 Chrome 全屏模式下),该应用程序在本地服务器上运行。...现在我们已经了解了我们目标,让我们来看看如何创建一个 Bokeh 应用程序。 强烈建议您自己下载代码来运行! 2.

    2.8K20

    柱状图、堆叠柱状图、瀑布图有什么区别?怎样用Python绘制?

    柱状图也横向排列,或用多维方式表达。...其中分类表示需要对比分类维度,连续代表相应数值,分为两种情况,一种是正向刻度值与反向刻度值完全对称,另一种是正向刻度值与反向刻度值反向对称,即互为相反数。...图2-39显示历年短跑冠军时间跨度,由此可以看出人类体能极限越来越高了。 ? ▲图2-39 瀑布图 接下来,我们看看如何Bokeh依次实现这些柱状图。 02 实例 柱状图代码示例如下所示。...x (:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec` ) : 柱中心x坐标 width (:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec...` ) :柱高度(宽度) right (:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec` ) :柱右侧边界x坐标 left (:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec

    3K10

    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,一般水平(x)用来表示时间推移,并且间隔相同;而垂直(y)代表不同时刻数据大小。如图0所示。 ? ▲图0 折线图 02 实例 折线图代码示例如下所示。...legend (str) : 图元图例。 x_range_name (str) : x范围名称。 y_range_name (str) : y范围名称。...▲图4 代码示例④运行结果 代码示例④在代码示例③基础上增加了图例位置、显示或隐藏图形属性;通过点击图例,实现图形显示或隐藏,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重点关注...第17行定义了x刻度间隔以及中间刻度数,读者可以尝试将num_minor_ticks=10显示效果与图8进行对比;第18行定义了y数据显示格式。...关于作者:屈希峰,资深Python工程师,Bokeh领域实践者和布道者,对Bokeh有深入研究。擅长Flask、MongoDB、Sklearn等技术,实践经验丰富。

    2K10

    干货推荐 | 掌握这几点,轻松玩转 Bokeh 可视化 (项目实战经验分享)

    随着所有这些进步,有一个共同趋势:增加交互性。 人们喜欢在静态图中查看数据,但他们更喜欢是使用数据来查看更改参数如何影响结果。...注意在 p.quad 调用中,还有一些额外参数, hover_fill_alpha 和 hover_fill_color,当将鼠标悬停在条形图上时会改变 glyph 外观。...为了练习,我们将添加两个额外控件:一个 Slider,用于选择直方图 bin 宽度;一个 RangeSlider,用于设置要显示最小和最大延迟。...这将设置一个本地 Bokeh 服务器并在浏览器中打开该应用程序。 最终产品 在进入细节之前,让我们来看看我们目标是什么,这样可以看到这些产品是如何组合在一起。...以下是一个简短剪辑,展示了我们如何与整个仪表板进行交互: 在这里,我在浏览器中使用 Bokeh 应用程序(在 Chrome 全屏模式下),该应用程序在本地服务器上运行。

    2.3K40

    【学习】Python可视化工具概述-外文编译

    本文包括一些比较常见可视化工具样例,并将指导如何利用它们来创建简单条形图。...在学习过程中,碰到最大挑战,就是格式化x和y,使用大标签使数据看起来合理。同样还需要时间弄清楚每个工具需要格式化数据。一旦搞清楚这些,其它就相对简单了。...再想想,我还想格式化一下,在y点,在不使用matplotlibplt.yticks情况下,但我不知道如何做。...还没有找到更易于格式化y方式。Bokeh还有很多功能,在本例中不能一一列举,请参考相关文档。 Pygal Pygal用来创建svg图表。把依赖包都安装好后,你也可以保存图表为png文件。...它没有基于matploglib方案那样灵活。 6、Plotly生成大多数交互图表。你可以保存为离线文件,然后建立丰富基于web可视化。

    2K70

    这里有8个流行Python可视化工具包,你喜欢哪个?

    第二个图是回归实验残差 Q-Q 图。这张图主要目的是展示如何用尽量少线条做出一张有用图,当然也许它可能不那么美观。...Bokeh Bokeh 很美。从概念上讲,Bokeh 类似于 ggplot,它们都是用图形语法来构建图片,但 Bokeh 具备可以做出专业图形和商业报表且便于使用界面。...9~14 行 Bokeh 代码构建了优雅且专业响应计数直方图——字体大小、y 刻度和格式等都很合理。 我写代码大部分都用于标记坐标和标题,以及为条形图添加颜色和边框。...Bokeh 提供所有便利都要在 matplotlib 中自定义,包括 x 标签角度、背景线、y 刻度以及字体(大小、斜体、粗体)等。...希望阅读本文后,你可以了解到在不同情境下,该如何使用不同美化工具和代码。

    2.2K30
    领券