如何使用Bokeh绘制含英里与米组合格式的坐标轴？

嘿，这个场景我之前帮同事解决过，核心思路是先把混合单位的字符串转换成统一数值，再自定义X轴刻度显示原格式，这样既满足Bokeh对数值型X轴的要求，又能保留直观的距离标签。下面是具体步骤：

1. 解析距离字符串，转换为统一数值单位 #

Bokeh的X轴需要数值型数据才能正确排序、缩放，所以第一步必须把“X英里Y米”这种格式转成单一单位（比如全部转成米，或者千米）。这里用正则表达式来提取数值，再做单位转换：

import re

def parse_distance(dist_str):
    # 匹配英里（支持小数）和米的数值
    mile_pattern = re.compile(r'(\d+\.?\d*)英里')
    meter_pattern = re.compile(r'(\d+)米')
    
    mile_val = float(mile_pattern.search(dist_str).group(1)) if mile_pattern.search(dist_str) else 0
    meter_val = int(meter_pattern.search(dist_str).group(1)) if meter_pattern.search(dist_str) else 0
    
    # 1英里≈1609.34米，转换为总米数
    total_meters = mile_val * 1609.34 + meter_val
    return total_meters

测试一下：

print(parse_distance("7.5英里100米"))  # 输出≈12170.05米

2. 准备绘图数据 #

把原始距离列表转换成数值列表，同时保留原字符串作为后续的刻度标签：

# 你的原始距离数据
raw_distances = ["7.5英里100米", "7.5英里200米", "8英里100米"]
# 转换为数值型X轴数据
x_numeric = [parse_distance(d) for d in raw_distances]
# 示例Y轴数据，替换成你的实际数据
y_data = [12.3, 15.7, 14.1]

3. 用Bokeh绘图，自定义X轴刻度 #

关键是让X轴的数值位置对应原始的距离字符串标签，这样图表既逻辑正确又直观：

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import FixedTicker, ColumnDataSource

# 创建数据源，把数值、标签、Y数据绑定
source = ColumnDataSource(data=dict(
    x=x_numeric,
    y=y_data,
    distance_labels=raw_distances
))

# 初始化绘图对象，设置X轴范围（可选，让图表更美观）
p = figure(
    x_axis_label="距离",
    y_axis_label="测量值",
    x_range=(min(x_numeric)-600, max(x_numeric)+600),  # 给两端留点空白
    plot_width=800,
    plot_height=400
)

# 绘制你的数据（这里用散点图，换成line/vbar等都可以）
p.circle(x='x', y='y', source=source, size=12, color='darkorange', alpha=0.8)

# 自定义X轴：用数值作为刻度位置，替换成原始距离标签
p.xaxis.ticker = FixedTicker(ticks=x_numeric)
p.xaxis.major_label_overrides = dict(zip(x_numeric, raw_distances))

# （可选）添加数据标签，让每个点的距离更清晰
from bokeh.models import LabelSet
labels = LabelSet(
    x='x', y='y', text='distance_labels',
    source=source, x_offset=10, y_offset=10,
    text_font_size='10pt', text_color='navy'
)
p.add_layout(labels)

# 显示图表
show(p)

额外注意事项 #

• 如果你的数据量很大，不需要每个点都显示刻度标签，可以筛选关键数值作为ticks，避免标签重叠；
• 单位转换的精度可以根据需求调整（比如1英里=1609.344米，更精确的数值）；
• 如果需要对距离排序，直接基于x_numeric排序即可，再同步调整raw_distances和y_data的顺序。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ben