Bokeh-设置视觉属性的样式

Bokeh是一种用于创建交互式数据可视化的Python库。此外，Bokeh也提供了丰富的配置选项，用于调整图表的视觉属性。在本文中，将介绍如何使用Bokeh来设置视觉属性的样式。

引入必要的库文件

在开始之前，我们需要引入必要的库文件。对于Bokeh的样式设置，主要需要引入bokeh.plotting和bokeh.models。

from bokeh.plotting import figure
from bokeh.models import Title

基本的样式设置

在Bokeh中，可以通过figure()函数创建一个基本的绘图对象。通过设置该对象的属性，可以完成大多数常规的样式设置。下面是一个例子：

p = figure(plot_width=400, plot_height=400)
p.title.text = '基本样式设置'
p.title.align = 'center'
p.title.text_font_size = '16pt'
p.xaxis.axis_label = 'X轴'
p.yaxis.axis_label = 'Y轴'
p.xaxis.axis_label_text_color = 'blue'
p.yaxis.axis_label_text_color = 'green'
show(p)

代码输出：

如上图所示，我们设置标题为“基本样式设置”，并使其居中，文字大小设置为16pt。设置了X轴和Y轴的标签，并将其文字颜色设置为蓝色和绿色。

更高级的样式设置

在Bokeh中，还可以进行更高级的样式设置。例如，为图表添加多个子标题，更改曲线的颜色、线型、标记等属性等。下面是一个例子:

import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 1000)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

p = figure(plot_width=400, plot_height=400, title='更高级的样式设置')
p.title.align = 'center'

title1 = Title(text='第一个子标题', align='center', text_font_size='14pt')
title2 = Title(text='第二个子标题', align='left', text_font_size='14pt')
p.add_layout(title1, 'above')
p.add_layout(title2, 'above')

p.line(x, y1, line_width=2, line_alpha=0.8, line_color='blue', line_dash=[4, 4])
p.circle(x, y2, size=4, fill_color='red', fill_alpha=0.8, line_color='black')
p.xaxis.axis_label = 'X轴'
p.yaxis.axis_label = 'Y轴'
p.xaxis.axis_label_text_color = 'blue'
p.yaxis.axis_label_text_color = 'green'

show(p)

代码输出：

如上图所示，我们创建了两个子标题，一个居中，一个靠左。使用line()函数创建了一条蓝色的曲线，使用circle()函数创建了红色的圆形。同时，更改了曲线的线型和标记大小等属性。

总结

Bokeh提供了大量的样式设置选项，可以轻松地创建令人印象深刻的数据可视化效果。在本文中，我们展示了如何使用Bokeh来设置视觉属性的样式，并提供了一些基本和高级的示例。无论是初学者还是高级用户，Bokeh都是一个非常强大和灵活的库。