区域字形#
矩形#
柱状图#
四边形#
要通过指定left、right、top和bottom位置来绘制轴对齐的矩形，请使用quad()图形函数：
from bokeh.plotting import figure, show
p = figure(width=400, height=400)
p.quad(top=[2, 3, 4], bottom=[1, 2, 3], left=[1, 2, 3],
right=[1.2, 2.5, 3.7], color="#B3DE69")
show(p)
区块#
要通过指定一个角的x和y坐标以及width和height来绘制轴对齐的矩形，请使用block()字形函数：
from bokeh.plotting import figure, show
p = figure(width=400, height=400)
p.block(x=[1, 2, 3], y=[1, 2, 3], width=[0.2, 0.5, 0.1], height=1.5)
show(p)
可旋转#
要通过指定中心坐标、width、height和angle来绘制任意矩形，请使用rect()字形函数：
from math import pi
from bokeh.plotting import figure, show
p = figure(width=400, height=400)
p.rect(x=[1, 2, 3], y=[1, 2, 3], width=0.2, height=40, color="#CAB2D6",
angle=pi/3, height_units="screen")
show(p)
定向区域#
定向区域是两个共享共同索引的系列之间的填充区域。例如，一个垂直定向区域有一个x坐标数组和两个y坐标数组，y1和y2，定义了Bokeh填充的空间。
单一区域#
要在垂直方向上填充一个区域，请使用varea()方法。您可以使用harea()在水平方向上执行相同的操作。
from bokeh.plotting import figure, show
p = figure(width=400, height=400)
p.varea(x=[1, 2, 3, 4, 5],
y1=[2, 6, 4, 3, 5],
y2=[1, 4, 2, 2, 3])
show(p)
堆叠区域#
要堆叠定向区域，请使用varea_stack()和harea_stack()便捷方法。
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.plotting import figure, show
source = ColumnDataSource(data=dict(
x=[1, 2, 3, 4, 5],
y1=[1, 2, 4, 3, 4],
y2=[1, 4, 2, 2, 3],
))
p = figure(width=400, height=400)
p.varea_stack(['y1', 'y2'], x='x', color=("grey", "lightgrey"), source=source)
show(p)
补丁#
单个补丁#
以下示例使用 patch() 字形方法从一维序列的 x 和 y 点生成单个多边形补丁：
from bokeh.plotting import figure, show
p = figure(width=400, height=400)
# add a patch renderer with an alpha and line width
p.patch([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 7, 3], alpha=0.5, line_width=2)
show(p)
多个补丁#
要绘制多个多边形补丁，请使用 patches() 字形方法：
from bokeh.plotting import figure, show
p = figure(width=400, height=400)
p.patches([[1, 3, 2], [3, 4, 6, 6]], [[2, 1, 4], [4, 7, 8, 5]],
color=["firebrick", "navy"], alpha=[0.8, 0.3], line_width=2)
show(p)
缺失点#
正如line()和multi_line()方法一样，你可以将NaN值传递给patch()和patches()图形。这会产生带有NaN值间隙的不连续图形。
from math import nan
from bokeh.plotting import figure, show
p = figure(width=400, height=400)
# add a patch renderer with NaN values
p.patch([1, 2, 3, nan, 4, 5, 6], [6, 7, 5, nan, 7, 3, 6], alpha=0.5, line_width=2)
show(p)
警告
Bokeh 目前不支持对带有 NaN 值的补丁对象进行命中测试。
多边形#
multi_polygons() 图元使用嵌套来接受与多边形相关的各种信息。该方法复制了 patches() 的功能，但你也可以使用它来渲染多边形内部的孔洞。
注意
与许多其他字形方法不同，multi_polygons() 接受一个三重嵌套的 x 和 y 位置列表，用于构成每个多边形的外环和孔洞。multi_polygons() 方法还期望每个项目的参数（如颜色、透明度和线宽）为标量值或标量列表。同样，您可以使用由三重嵌套的点坐标列表和标量列表组成的 ColumnDataSource，其中点坐标的顶级列表与标量列表的长度相等。
简单多边形#
以下示例使用multi_polygons()字形方法从一维序列的三重嵌套列表生成单个多边形。
from bokeh.plotting import figure, show
p = figure(width=400, height=400)
p.multi_polygons(xs=[[[[1, 1, 2, 2]]]],
ys=[[[[3, 4, 4, 3]]]])
show(p)
带孔的多边形#
以下示例从三个x和y点序列生成一个带孔的多边形。第一个序列表示多边形的外部，后续序列表示孔。
from bokeh.plotting import figure, show
p = figure(width=400, height=400)
p.multi_polygons(xs=[[[ [1, 2, 2, 1], [1.2, 1.6, 1.6], [1.8, 1.8, 1.6] ]]],
ys=[[[ [3, 3, 4, 4], [3.2, 3.6, 3.2], [3.4, 3.8, 3.8] ]]])
show(p)
具有独立部分的多边形#
一个单一的多边形概念可以包含多个多边形几何体。以下示例从多个x和y点序列生成一个多边形的字形。序列中的每个项目代表字形的一部分。
from bokeh.plotting import figure, show
p = figure(width=400, height=400)
p.multi_polygons(xs=[[[ [1, 1, 2, 2], [1.2, 1.6, 1.6], [1.8, 1.8, 1.6] ], [ [3, 4, 3] ]]],
ys=[[[ [4, 3, 3, 4], [3.2, 3.2, 3.6], [3.4, 3.8, 3.8] ], [ [1, 1, 3] ]]])
show(p)
多个多多边形#
嵌套的顶层将每个多面体与其他部分分开。您可以将每个多面体视为数据源中的一行，可能带有相应的标签或颜色。
from bokeh.plotting import figure, show
p = figure(width=400, height=400)
p.multi_polygons(
xs=[
[[ [1, 1, 2, 2], [1.2, 1.6, 1.6], [1.8, 1.8, 1.6] ], [ [3, 3, 4] ]],
[[ [1, 2, 2, 1], [1.3, 1.3, 1.7, 1.7] ]]],
ys=[
[[ [4, 3, 3, 4], [3.2, 3.2, 3.6], [3.4, 3.8, 3.8] ], [ [1, 3, 1] ]],
[[ [1, 1, 2, 2], [1.3, 1.7, 1.7, 1.3] ]]],
color=['blue', 'red'])
show(p)
条带#
要绘制多个水平或垂直条带（分别为无限宽度或高度的条），请使用hstrip()或vstrip()字形方法。这些方法分别接受y0和y1或x0和x1坐标组件。请注意，这些字形只能在一个轴上计算边界，因此可能需要在正交轴上明确指定范围，例如如果单独使用。
from bokeh.io import show
from bokeh.plotting import figure
plot = figure()
plot.hstrip(
y0=[45, 60, 80],
y1=[50, 70, 95],
line_color="pink",
fill_color="purple",
hatch_pattern="x", hatch_color="yellow",
)
plot.vstrip(
x0=[45, 60, 80],
x1=[50, 70, 95],
line_color="pink",
fill_color="yellow",
hatch_pattern="/", hatch_color="purple",
)
show(plot)
省略号#
ellipse() 图形方法接受与 rect() 相同的属性，但渲染的是椭圆形状。
from math import pi
from bokeh.plotting import figure, show
p = figure(width=400, height=400)
p.ellipse(x=[1, 2, 3], y=[1, 2, 3], width=[0.2, 0.3, 0.1], height=0.3,
angle=pi/3, color="#CAB2D6")
show(p)