如何在 Bokeh 中为刻度使用自定义标签？

Question

我了解您如何指定要在 Bokeh 中显示的特定刻度，但我的问题是是否有一种方法可以分配特定标签以显示与位置。比如

plot.xaxis[0].ticker=FixedTicker(ticks=[0,1])

只会在 0 和 1 处显示 x 轴标签，但是如果我不想显示 0 和 1 我想显示 Apple 和 Orange 怎么办。类似的东西

plot.xaxis[0].ticker=FixedTicker(ticks=[0,1], labels=['Apple', 'Orange'])

直方图不适用于我正在绘制的数据。有没有像这样在 Bokeh 中使用自定义标签？

Answer 1

对于 Bokeh 的更新版本（0.12.14 左右），这更加简单。固定刻度可以直接作为“ticker”值传递，并且可以提供主要的标签覆盖来显式地为特定值提供自定义标签：

from bokeh.io import output_file, show
from bokeh.plotting import figure

p = figure()
p.circle(x=[1,2,3], y=[4,6,5], size=20)

p.xaxis.ticker = [1, 2, 3]
p.xaxis.major_label_overrides = {1: 'A', 2: 'B', 3: 'C'}

output_file("test.html")

show(p)

---

注意：以下答案的旧版本指的是 bokeh.charts API，该 API 已被弃用并删除

从最近的 Bokeh 版本（例如 0.12.4 或更新版本）开始，现在使用 FuncTickFormatter 更容易实现这一点：

import pandas as pd
from bokeh.charts import Bar, output_file, show
from bokeh.models import FuncTickFormatter

skills_list = ['cheese making', 'squanching', 'leaving harsh criticisms']
pct_counts = [25, 40, 1]
df = pd.DataFrame({'skill':skills_list, 'pct jobs with skill':pct_counts})
p = Bar(df, 'index', values='pct jobs with skill', title="Top skills for ___ jobs", legend=False)
label_dict = {}
for i, s in enumerate(skills_list):
    label_dict[i] = s

p.xaxis.formatter = FuncTickFormatter(code="""
    var labels = %s;
    return labels[tick];
""" % label_dict)

output_file("bar.html")
show(p)

Answer 2

编辑：针对 Bokeh 0.12.5 进行了更新，但在另一个答案中也可以看到更简单的方法。

这对我有用：

import pandas as pd
from bokeh.charts import Bar, output_file, show
from bokeh.models import TickFormatter
from bokeh.core.properties import Dict, Int, String

class FixedTickFormatter(TickFormatter):
    """
    Class used to allow custom axis tick labels on a bokeh chart
    Extends bokeh.model.formatters.TickFormatte
    """

    JS_CODE =  """
        import {Model} from "model"
        import * as p from "core/properties"

        export class FixedTickFormatter extends Model
          type: 'FixedTickFormatter'
          doFormat: (ticks) ->
            labels = @get("labels")
            return (labels[tick] ? "" for tick in ticks)
          @define {
            labels: [ p.Any ]
          }
    """

    labels = Dict(Int, String, help="""
    A mapping of integer ticks values to their labels.
    """)

    __implementation__ = JS_CODE

skills_list = ['cheese making', 'squanching', 'leaving harsh criticisms']
pct_counts = [25, 40, 1]
df = pd.DataFrame({'skill':skills_list, 'pct jobs with skill':pct_counts})
p = Bar(df, 'index', values='pct jobs with skill', title="Top skills for ___ jobs", legend=False)
label_dict = {}
for i, s in enumerate(skills_list):
    label_dict[i] = s

p.xaxis[0].formatter = FixedTickFormatter(labels=label_dict)
output_file("bar.html")
show(p)