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我有一个分类数据文件,例如一百个国家及其人口。我使用它通过 Bokeh 在 jupyter notebook 中绘制条形图。
现在,乍一看,我只需要显示前十个城市。当我使用平移或滚轮缩放工具时,我可以看到其他城市的条形图。
当使用连续/数值轴时,我发现它很容易做到。可能是因为 Bokeh 知道连续/数值轴背后的逻辑,但不知道分类数据。
现在我只是用一个小例子来展示我的尝试。我尝试限制分类 y_range
from bokeh.plotting import figure, show, output_notebook
factors = ["a", "b", "c", "d", "e", "f", "g", "h"]
x = [50, 40, 65, 10, 25, 37, 80, 60]
p1 = figure(title="Dot Plot", tools="pan,reset", y_range=factors, x_range=[0,60])
p1.circle(x, factors, size=10, fill_color="orange", line_color="green", line_width=3, )
output_notebook()
show(p1);
max(x)
为 80,
x_range
限制为
[0,60]
.
y_range
如下;
p1 = figure(title="Dot Plot", tools="pan,reset", y_range=factors[0:4], x_range=[0,60])
最佳答案
如果您仍然感兴趣,我设法使用 Slider 小部件进行了解决:
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.models.widgets import Slider
from bokeh.io import show
from bokeh.plotting import Figure, vplot, curdoc
from bokeh.models.layouts import VBox
factors = ["a", "b", "c", "d", "e", "f", "g", "h"]
x = [50, 40, 65, 10, 25, 37, 80, 60]
source = ColumnDataSource(data=dict(x=x[0:4],y=factors[0:4]))
p1 = Figure(title="Dot Plot", tools="pan,reset", y_range=factors[0:4], x_range=[0,100])
p1.circle(x='x', y='y', source=source, fill_color="orange", size=100, line_color="green", line_width=3)
slider = Slider(title='Scroll',start=0,value=0,end=len(factors)-4,step=1)
def update(attrname,old,new):
source.data = dict(x=x[0+slider.value:4+slider.value],y=factors[0+slider.value:4+slider.value])
print(source.data)
p1.y_range.factors = factors[0+slider.value:4+slider.value]
slider.on_change('value',update)
p = VBox(p1,slider,width=p1.plot_width)
curdoc().add_root(p)
show(p)
关于bokeh - 如何最初使用 Bokeh 显示图表的分类轴的一部分?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/37565632/
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