Bokeh 3.3.0版本下为线性图表添加对数刻度副X轴散点图的实现问题

嗨，我来帮你搞定这个双X轴的需求！你想要在现有的线性主X轴图表上，叠加一个对数刻度的副X轴来绘制散点图对吧？我结合你的代码片段，整理了完整的实现方案，一步步来给你讲清楚：

1. 导入依赖并准备数据 #

先把需要的库导入，然后补全并整理好数据集，确保有对应主线性轴和副对数轴的两类数据：

import pandas as pd
from bokeh.plotting import figure, show, ColumnDataSource
from bokeh.models import LogAxis, Range1d

# 完善示例数据集，包含时间、UTCs、海拔以及两类对应不同X轴的数据
df = pd.DataFrame({
    'time': ['2024-06-21 06:22:38', '2024-06-21 06:23:38', '2024-06-21 06:24:38', '2024-06-21 06:25:38'],
    'UTCs': [605.9683, 606.9683, 607.9683, 608.9683],
    'altitude': [1000, 2000, 3000, 4000],
    'linear_data': [15, 25, 35, 45],  # 对应主线性X轴的数据集
    'log_data': [10, 100, 1000, 10000]  # 对应副对数X轴的数据集
})
# 把时间字段转成datetime类型，方便Bokeh处理时间轴
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])

2. 创建主线性X轴图表 #

先画出你的主图，这里假设主X轴是时间（线性刻度），如果你的主X轴是UTCs这类数值型线性轴，只需要调整x_axis_type即可：

# 创建主图，主X轴用线性时间刻度
p = figure(
    x_axis_label='时间',
    y_axis_label='海拔/数值',
    x_axis_type='datetime',  # 如果主X轴是UTCs，改成'linear'就行
    width=800,
    height=400,
    toolbar_location='right'
)
# 绘制主图的线性曲线（比如海拔随时间的变化）
p.line(
    x='time', 
    y='altitude', 
    source=df, 
    line_color='navy', 
    line_width=2, 
    legend_label='海拔（线性时间轴）'
)

3. 添加对数刻度的副X轴 #

这一步是核心，需要先定义副X轴的范围，再把它添加到图表上：

# 定义副X轴的范围，对数轴的起始值必须大于0，根据你的log_data调整
p.extra_x_ranges = {"log_x_axis": Range1d(start=1, end=100000)}
# 把对数轴添加到图表顶部（也可以选bottom，不过副轴放顶部更易区分）
p.add_layout(
    LogAxis(x_range_name="log_x_axis", axis_label='对数刻度X轴'), 
    'above'
)

4. 在副X轴上绘制散点图 #

绘制散点时一定要指定x_range_name，告诉Bokeh使用我们刚创建的对数副轴：

# 绘制对数副轴上的散点图，Y轴可以和主图共用（也可以单独设置，按需调整）
p.scatter(
    x='log_data', 
    y='altitude', 
    source=df,
    x_range_name="log_x_axis",  # 必须指定这个参数，否则会默认用主X轴
    marker='circle',
    size=12,
    color='crimson',
    fill_alpha=0.7,
    legend_label='散点（对数X轴）'
)

5. 优化图表并显示 #

最后调整图例位置避免遮挡，然后显示图表：

# 调整图例位置，让图表更整洁
p.legend.location = 'top_left'
# 显示最终图表
show(p)

几个关键注意点 #

• 对数轴的范围不能包含0或负数，所以设置Range1d时start必须大于0
• 绘制副轴的图形时，一定要指定x_range_name，否则会默认使用主X轴，导致图形显示异常
• 如果你的主X轴是数值型线性轴（比如UTCs），只需要把创建figure时的x_axis_type改成默认的'linear'即可

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Swawa