Python 如何对齐数据点和标记标签？

我想画一个带有圆圈的网格，并给每一行和每一列贴上标签。虽然我可以绘制数据点，但我无法正确对齐数据点及其各自的标签，因此绘图如下所示：

如何才能正确完成，使刻度标签与数据点对齐

守则：

import numpy as np
import itertools
from bokeh.models import Circle, ColumnDataSource
from bokeh.plotting import figure, show

space = 0.5
row_ind = np.arange(0, 2, space)
col_ind = np.arange(0, 1.5, space)

data_points = list(itertools.product(row_ind, col_ind))

rows = [dp[0] for dp in data_points] 
cols = [dp[1] for dp in data_points]
size = 10
sizes = [size] * len(data_points)
source = ColumnDataSource(dict(columns=cols, rows=rows, size=sizes))

plot = figure(
    plot_width=400,
    plot_height=300,
    x_range=["1", "2", "3"],
    y_range=list("ABCD")
)
plot.circle(
    x="columns",
    y="rows",
    size="size",
    line_color="black",
    fill_color="white",
    line_width=2,
    source=source
)
show(plot)

---

您应该使用bokeh的dafault范围，然后使用

plot.xaxis.ticker

、

plot.yaxis.ticker

和

plot.yaxis.major\u标签覆盖更改刻度

完整示例

import numpy as np
import itertools
from bokeh.models import Circle, ColumnDataSource
from bokeh.plotting import figure, show, output_notebook
output_notebook()
row_ind = np.arange(0, 2, 0.5)
col_ind = np.arange(0, 1.5, 0.5)

data_points = list(itertools.product(row_ind, col_ind))
rows = [dp[0] for dp in data_points] 
cols = [dp[1] for dp in data_points]
sizes = [10] * len(data_points)

source = ColumnDataSource(dict(columns=cols, rows=rows, size=sizes))
plot = figure(
    plot_width=400,
    plot_height=300
)
plot.circle(
    x="columns",
    y="rows",
    size="size",
    line_color="black",
    fill_color="white",
    line_width=2,
    source=source
)
plot.xaxis.ticker, plot.yaxis.ticker = col_ind, row_ind
plot.yaxis.major_label_overrides = dict(zip(
    [int(i) if i.is_integer() else i for i in row_ind], 
    list('ABCD'))
   )
show(plot)

输出

谢谢！然而，我不能重现这个情节<代码>行索引

和列索引需要在代码中切换。然后，当我使用这个

major\u标签\u覆盖

时，我得到了数字和字母的混合。我使用：

plot.xaxis.ticker=col_ind

，

plot.yaxis.ticker=row_ind

，然后

plot.yaxis.major_label_overrides={I:s for I，s in zip（row_ind，list（'ABCD'））

，但这让我当时

0

，

B

，

，
1
和
D
作为标记，A和
被忽略。你能发布你的完整代码和你正在使用的bokeh版本吗？我已经投了更高的票，因为这给了我一些可以玩的东西；一旦成功，我就接受……好了，解决它；似乎是一个错误，这是描述。作为一种解决方法，我现在添加了
row_ind=[int（item）if float（item）.is_integer（）else item for row_ind中的item]
（与
col_ind
相同），然后解决了这个问题。你有更直接的解决方案吗？我没有意识到这个错误，我使用自定义的dict{0.5:'a'，1:'B'，1.5:'C'，2:'D}创建了这张图片，并希望能够使用其他解决方案。我更新了我的答案，现在显示了完整的代码。我无法避免你提到的解决办法。