如何在Bokeh中使用自定义标签作为刻度？

Question

我理解你如何指定在Bokeh中显示的特定刻度，但我的问题是，是否有一种方法可以指定一个特定的标签来显示与位置。例如，

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

只会显示0和1的x轴标签，但如果不显示0和1，我想显示Apple和Orange。像

这样的东西

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。反正在Bokeh中使用自定义标签吗？

Answer 1

截至更近期的Bokeh版本（bokeh.charts左右），这甚至更简单。固定的刻度可以直接作为“股票”值传递，并且可以提供主要的标签覆盖以明确提供特定值的自定义标签：

0.12.4

{{3}}

注意：以下答案的旧版本是指FuncTickFormatter API，该API已弃用并已删除

截至最近的Bokeh版本（例如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) 或更新版本），现在使用{{1}}更容易实现：

{{1}}

Answer 2

编辑：针对Bokeh 0.12.5进行了更新，但在其他答案中也看到了更简单的方法。

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)