Bokeh 是一个用于创建交互式可视图表的 Python 库。Pandas 提供了与 Bokeh 集成的功能,允许用户直接从 Pandas DataFrame 生成图表。科学记数法是一种表示大数或小数的方式,常用于数据可视化中以避免标签重叠或过于拥挤。
在数据可视化中,特别是当处理的数据范围非常大或非常小的时候,使用科学记数法可以提高图表的可读性。
要在 Pandas Bokeh 中切换科学记数法,可以通过设置 figure
对象的 xaxis.formatter
或 yaxis.formatter
来实现。以下是一个示例代码:
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import NumeralTickFormatter
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
data = {'x': [1e-5, 1e-4, 1e-3, 1e-2, 1e-1, 1, 10, 100],
'y': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)
# 创建一个 Bokeh 图表
p = figure(title="切换科学记数法", x_axis_label='X轴', y_axis_label='Y轴')
# 添加数据并绘制点
p.circle(df['x'], df['y'])
# 设置 Y 轴为科学记数法
p.yaxis.formatter = NumeralTickFormatter(format="0.00e+0")
# 显示图表
show(p)
在数据可视化中,将0值居中意味着将图表的轴心设置在0位置,这样可以更直观地看到数据的正负偏差。
当需要展示数据的正负偏差时,例如在金融图表、科学数据可视化等领域。
要在 Bokeh 图表中将0值居中,可以通过设置轴的范围来实现。以下是一个示例代码:
from bokeh.plotting import figure, show
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
data = {'x': [-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5],
'y': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]}
df = pd.DataFrame(data)
# 创建一个 Bokeh 图表
p = figure(title="0值居中", x_axis_label='X轴', y_axis_label='Y轴')
# 添加数据并绘制线
p.line(df['x'], df['y'])
# 设置 Y 轴范围,使0值居中
p.y_range.start = min(df['y']) - (max(df['y']) - min(df['y'])) / 2
p.y_range.end = max(df['y']) + (max(df['y']) - min(df['y'])) / 2
# 显示图表
show(p)
通过上述方法,您可以在 Pandas Bokeh 中切换科学记数法,并将0值居中显示。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云