ボケ-斧

この章では、さまざまな種類の軸について説明します。

シニア番号	軸	説明
1	カテゴリカル軸	ボケプロットは、x軸とy軸の両方に沿った数値データを示しています。いずれかの軸に沿ってカテゴリデータを使用するには、FactorRangeを指定して、いずれかの軸のカテゴリディメンションを指定する必要があります。
2	対数目盛軸	xデータ系列とyデータ系列の間にべき乗則の関係が存在する場合は、両方の軸で対数目盛を使用することが望ましいです。
3	ツインアクス	1つのプロット図にさまざまな範囲を表す複数の軸を表示する必要がある場合があります。Figureオブジェクトは、次のように定義することで構成できます。extra_x_range そして extra_y_range プロパティ

カテゴリカル軸

これまでの例では、ボケプロットはx軸とy軸の両方に沿った数値データを示しています。いずれかの軸に沿ってカテゴリデータを使用するには、FactorRangeを指定して、いずれかの軸のカテゴリディメンションを指定する必要があります。たとえば、指定されたリストの文字列をx軸に使用するには-

langs = ['C', 'C++', 'Java', 'Python', 'PHP']
fig = figure(x_range = langs, plot_width = 300, plot_height = 300)

例

次の例では、提供されているさまざまなコースに登録されている学生の数を示す単純な棒グラフが表示されます。

from bokeh.plotting import figure, output_file, show
langs = ['C', 'C++', 'Java', 'Python', 'PHP']
students = [23,17,35,29,12]
fig = figure(x_range = langs, plot_width = 300, plot_height = 300)
fig.vbar(x = langs, top = students, width = 0.5)
show(fig)

出力

各バーを異なる色で表示するには、vbar（）関数のcolorプロパティを色の値のリストに設定します。

cols = ['red','green','orange','navy', 'cyan']
fig.vbar(x = langs, top = students, color = cols,width=0.5)

出力

vbar_stack（）またはhbar_stack（）関数を使用して垂直（または水平）スタックバーをレンダリングするには、stackersプロパティを連続してスタックするフィールドのリストに設定し、sourceプロパティを各フィールドに対応する値を含むdictオブジェクトに設定します。

次の例では、salesは3か月間の3つの製品の売上高を示す辞書です。

from bokeh.plotting import figure, output_file, show
products = ['computer','mobile','printer']
months = ['Jan','Feb','Mar']
sales = {'products':products,
   'Jan':[10,40,5],
   'Feb':[8,45,10],
   'Mar':[25,60,22]}
cols = ['red','green','blue']#,'navy', 'cyan']
fig = figure(x_range = products, plot_width = 300, plot_height = 300)
fig.vbar_stack(months, x = 'products', source = sales, color = cols,width = 0.5)
show(fig)

出力

グループ化された棒グラフは、dodge（）関数を使用して棒の視覚的な変位を指定することによって取得されます。 bokeh.transform モジュール。

ザ・ dodge() function各棒グラフに相対オフセットを導入し、それによってグループの視覚的印象を実現します。次の例では、vbar() glyph 特定の月のバーのグループごとに0.25のオフセットで区切られます。

from bokeh.plotting import figure, output_file, show
from bokeh.transform import dodge
products = ['computer','mobile','printer']
months = ['Jan','Feb','Mar']
sales = {'products':products,
   'Jan':[10,40,5],
   'Feb':[8,45,10],
   'Mar':[25,60,22]}
fig = figure(x_range = products, plot_width = 300, plot_height = 300)
fig.vbar(x = dodge('products', -0.25, range = fig.x_range), top = 'Jan',
   width = 0.2,source = sales, color = "red")
fig.vbar(x = dodge('products', 0.0, range = fig.x_range), top = 'Feb',
   width = 0.2, source = sales,color = "green")
fig.vbar(x = dodge('products', 0.25, range = fig.x_range), top = 'Mar',
   width = 0.2,source = sales,color = "blue")
show(fig)

出力

対数目盛軸

プロットの軸の1つの値が、別の軸の値が直線的に増加するにつれて指数関数的に増加する場合、前の軸のデータを対数スケールで表示する必要があることがよくあります。たとえば、xデータ系列とyデータ系列の間にべき乗則の関係が存在する場合、両方の軸で対数目盛を使用することが望ましいです。

Bokeh.ploting APIのfigure（）関数は、x_axis_typeとy_axis_typeを引数として受け入れます。これらの引数は、これらのパラメーターのいずれかの値に「log」を渡すことで、ログ軸として指定できます。

最初の図は、線形スケールでのxと10xの間のプロットを示しています。2番目の図では、y_axis_typeは「log」に設定されています

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**i for i in x]
fig = figure(title = 'Linear scale example',plot_width = 400, plot_height = 400)
fig.line(x, y, line_width = 2)
show(fig)

出力

次に、figure（）関数を変更してy_axis_type = 'log'を構成します

fig = figure(title = 'Linear scale example',plot_width = 400, plot_height = 400, y_axis_type = "log")

出力

ツインアクス

特定の状況では、単一のプロット図にさまざまな範囲を表す複数の軸を表示する必要がある場合があります。Figureオブジェクトは、次のように定義することで構成できます。extra_x_range そして extra_y_rangeプロパティ。図に新しいグリフを追加する際に、これらの名前付き範囲が使用されます。

同じプロットに正弦曲線と直線を表示しようとします。両方のグリフには、範囲が異なるy軸があります。正弦曲線と正弦線のxおよびyデータ系列は、次の式で取得されます。

from numpy import pi, arange, sin, linspace
x = arange(-2*pi, 2*pi, 0.1)
y = sin(x)
y2 = linspace(0, 100, len(y))

ここで、xとyの間のプロットは正弦関係を表し、xとy2の間のプロットは直線です。Figureオブジェクトは明示的なy_rangeで定義され、正弦曲線を表す線のグリフが次のように追加されます。

fig = figure(title = 'Twin Axis Example', y_range = (-1.1, 1.1))
fig.line(x, y, color = "red")

追加のy範囲が必要です。それは次のように定義されます-

fig.extra_y_ranges = {"y2": Range1d(start = 0, end = 100)}

右側にy軸を追加するには、add_layout（）メソッドを使用します。xとy2を表す新しいライングリフを図に追加します。

fig.add_layout(LinearAxis(y_range_name = "y2"), 'right')
fig.line(x, y2, color = "blue", y_range_name = "y2")

これにより、2つのy軸を持つプロットが作成されます。完全なコードと出力は次のとおりです-

from numpy import pi, arange, sin, linspace
x = arange(-2*pi, 2*pi, 0.1)
y = sin(x)
y2 = linspace(0, 100, len(y))
from bokeh.plotting import output_file, figure, show
from bokeh.models import LinearAxis, Range1d
fig = figure(title='Twin Axis Example', y_range = (-1.1, 1.1))
fig.line(x, y, color = "red")
fig.extra_y_ranges = {"y2": Range1d(start = 0, end = 100)}
fig.add_layout(LinearAxis(y_range_name = "y2"), 'right')
fig.line(x, y2, color = "blue", y_range_name = "y2")
show(fig)

出力