如何使用 Python 的 Bokeh 更改刻度标签大小？

Bokeh 是一个 Python 数据可视化库，它提供了许多绘图工具和图表类型。在 Bokeh 中，标轴刻度标签通常包括数值和文本。您可以通过更改刻度标签的大小和字体来改善可视化效果和可读性。

更改刻度标签大小和字体

要更改标轴刻度标签的大小和字体，请按如下步骤操作：

1. 导入必要的 Bokeh 库和绘图工具：

   from bokeh.plotting import figure, show
   from bokeh.models import LabelSet, Range1d
   

2. 创建数据，这里以简单的 X 和 Y 值为例：

   x_values = [1, 2, 3, 4, 5]
   y_values = [2, 4, 6, 8, 10]
   

3. 创建图表并设定刻度标签的大小和字体：

   p = figure(title="My Chart", x_axis_label="X Axis", y_axis_label="Y Axis")
   p.xaxis.axis_label_text_font_size = "20pt"
   p.xaxis.major_label_text_font_size = "14pt"
   p.yaxis.axis_label_text_font_size = "20pt"
   p.yaxis.major_label_text_font_size = "14pt"
   

   在这个示例中，我们将标轴标签的大小和字体设置为 “20pt” 和主要刻度标签的大小和字体设置为 “14pt”。

4. 添加数据到图表中：

   source = ColumnDataSource(data=dict(x=x_values, y=y_values))
   labels = LabelSet(x='x', y='y', text='y', level='glyph', x_offset=-13, y_offset=0, source=source, render_mode='canvas')
   p.scatter('x', 'y', source=source, size=10)
   p.add_layout(labels)
   

5. 显示图表：

   show(p)
   

完整代码

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import LabelSet, Range1d, ColumnDataSource

# create data
x_values = [1, 2, 3, 4, 5]
y_values = [2, 4, 6, 8, 10]

# create chart and set font size
p = figure(title="My Chart", x_axis_label="X Axis", y_axis_label="Y Axis")
p.xaxis.axis_label_text_font_size = "20pt"
p.xaxis.major_label_text_font_size = "14pt"
p.yaxis.axis_label_text_font_size = "20pt"
p.yaxis.major_label_text_font_size = "14pt"

# add data to chart
source = ColumnDataSource(data=dict(x=x_values, y=y_values))
labels = LabelSet(x='x', y='y', text='y', level='glyph', x_offset=-13, y_offset=0, source=source, render_mode='canvas')
p.scatter('x', 'y', source=source, size=10)
p.add_layout(labels)

# show chart
show(p)

结论

通过这篇文章，您已经了解如何使用 Python 的 Bokeh 库更改标轴刻度标签的大小和字体。要更改刻度标签的其他属性，请查看 Bokeh 的官方文档。