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組合圖表
設定軸範圍
指定軸型別
1.分類軸
2.時間軸
3.對數軸
4.雙軸軸
組合圖表
呼叫多個圖表函式可以製作組合圖表：
from bokeh。plotting import figure， output_file， show
x = ［1， 2， 3， 4， 5］
y = ［6， 7， 8， 7， 3］
output_file（“multiple。html”）
p = figure（plot_width=400， plot_height=400）
# 呼叫折線圖和散點圖
p。line（x， y， line_width=2）
p。circle（x， y， fill_color=“white”， size=8）
show（p）
這個示例可能跟大家之前理解的組合圖表不太一樣，畢竟這個圖在Excel中折線圖加標記就可以搞定。所以，框架結構不一樣的地方還需要大家多適應。
另外，這種方式可以在同一個圖形中新增不限數量的圖表。
設定範圍
預設情況下，Bokeh會自動設定繪圖的資料邊界以適合資料，但有時你可能需要設定一個繪圖的範圍，這可以透過使用Range1d物件設定x_range或y_range的屬性來完成，這個物件提供了所需範圍的開始點和結束點：
p。x_range = Range1d（0，100）
為了方便起見，figure（）函式還可以接受（start，end）元組作為x_range或y_range引數的值。 下面是一個示例，顯示了設定範圍的兩種方法：
from bokeh。plotting import figure， output_file， show
from bokeh。models import Range1d
output_file（“title。html”）
# 建立一個圖表，設定大小和橫軸範圍
p = figure（plot_width=400， plot_height=400， x_range=（0， 20））
# 使用Range1d物件設定縱軸範圍
p。y_range = Range1d（0， 15）
p。circle（［1， 2， 3， 4， 5］， ［2， 5， 8， 2， 7］， size=10）
show（p）
範圍還可以接受最小和最大屬性，這樣就可以指定不希望使用者能夠平移/縮放的圖的邊緣。
指定軸型別
上面的示例都是使用的預設線性軸，適用於需要以線性刻度顯示數字資料的繪圖。 而我們可能還會有分類資料，或需要在日期時間或對數座標軸上顯示資料。這部分將介紹如何在使用bokeh。plotting介面時指定軸型別。
分類軸
分類軸是透過為其中一個軸指定因子範圍來建立的。
from bokeh。plotting import figure， output_file， show
factors = ［“a”， “b”， “c”， “d”， “e”， “f”， “g”， “h”］
x = ［50， 40， 65， 10， 25， 37， 80， 60］
output_file（“categorical。html”）
p = figure（y_range=factors）
p。circle（x， factors， size=15， fill_color=“orange”， line_color=“green”， line_width=3）
show（p）
時間軸
在處理時間序列資料或涉及日期或時間的資料時，有一個可顯示適合不同日期和時間標度的標籤的軸是極好的。
我們已經看到如何使用figure。p（）函式使用bokeh。plotting介面建立圖。 該函式接受x_axis_type和y_axis_type作為引數。 要指定日期時間軸，請將“datetime”作為這些引數中的任何一個的值。
import pandas as pd
from bokeh。plotting import figure， output_file， show
from bokeh。sampledata。stocks import AAPL
df = pd。DataFrame（AAPL）
df［‘date’］ = pd。to_datetime（df［‘date’］）
output_file（“datetime。html”）
# 建立一個帶有時間軸的圖
p = figure（plot_width=800， plot_height=250， x_axis_type=“datetime”）
p。line（df［‘date’］， df［‘close’］， color=‘navy’， alpha=0。5）
show（p）
對數軸
當處理指數增長或者數量級資料的資料時，通常需要使用一個對數刻度軸。 另一種情況是涉及繪製具有冪律關係的資料，當需要在兩個軸上使用對數刻度時。
正如我們上面看到的，figure（）函式接受x_axis_type和y_axis_type作為引數。 要指定一個記錄軸，請將“log”作為這些引數中的任何一個的值。
from bokeh。plotting import figure， output_file， show
x = ［0。1， 0。5， 1。0， 1。5， 2。0， 2。5， 3。0］
y = ［10**xx for xx in x］
output_file（“log。html”）
# 建立一個帶有對數軸的圖
p = figure（plot_width=400， plot_height=400， y_axis_type=“log”）
p。line（x， y， line_width=2）
p。circle（x， y， fill_color=“white”， size=8）
show（p）
雙軸
此外，我們還可以將多個代表不同範圍的軸新增到一個繪圖中，使用extra_x_range和extra_y_range命名額外的軸範圍來配置圖表。 然後，在新增新的圖形時可以引用這些命名的範圍，還可以在繪圖上使用add_layout方法新增新的軸物件。 下面給出一個例子：
from numpy import pi， arange， sin， linspace
from bokeh。plotting import output_file， figure， show
from bokeh。models import LinearAxis， Range1d
x = arange（-2*pi， 2*pi， 0。1）
y = sin（x）
y2 = linspace（0， 100， len（y））
output_file（“twin_axis。html”）
p = figure（x_range=（-6。5， 6。5）， y_range=（-1。1， 1。1））
p。circle（x， y， color=“red”）
p。extra_y_ranges = {“foo”： Range1d（start=0， end=100）}
p。circle（x， y2， color=“blue”， y_range_name=“foo”）
p。add_layout（LinearAxis（y_range_name=“foo”）， ‘left’）
show（p）
如果將倒數第二行的“left”修改為“right”，則左右側各有一軸。
