使用gridplot()实现自适应的图表网格布局（Python）

在Python的Bokeh库中，可以使用gridplot()函数来实现自适应的图表网格布局。gridplot()函数接受一个包含图表对象的列表或二维数组，并根据图表的大小自动调整网格布局。下面是一个示例，展示如何使用gridplot()函数布局多个图表。

首先，需要导入必要的库和模块：

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.layouts import gridplot

假设我们要创建一个2x2的图表网格，并在每个图表中显示一些数据。首先，我们创建四个图表对象，并分别添加一些数据：

# 创建      个图表对象
p1 = figure(title="Plot 1", plot_width=300, plot_height=300)
p1.circle([1, 2, 3], [3, 2, 1])

# 创建第二个图表对象
p2 = figure(title="Plot 2", plot_width=300, plot_height=300)
p2.line([1, 2, 3], [1, 2, 3])

# 创建第三个图表对象
p3 = figure(title="Plot 3", plot_width=300, plot_height=300)
p3.triangle([1, 2, 3], [1, 2, 1])

# 创建第四个图表对象
p4 = figure(title="Plot 4", plot_width=300, plot_height=300)
p4.square([1, 2, 3], [3, 1, 2])

接下来，将这四个图表对象放入一个二维数组中，指定网格布局的顺序：

# 创建一个图表网格布局
grid = [[p1, p2],
        [p3, p4]]

最后，使用gridplot()函数将图表布局到一个页面中，并显示出来：

# 将图表网格布局到一个页面中
plot = gridplot(grid)

# 显示图表页面
show(plot)

运行上述代码，将会显示一个包含四个图表的网格布局页面。网格布局会根据每个图表的大小自动调整。可以尝试修改每个图表的宽度和高度，观察网格布局的变化。

gridplot()函数还支持其他的一些参数，例如sizing_mode参数可用于控制网格布局的调整方式。默认情况下，sizing_mode参数的值为'fixed'，即固定大小。可以将其修改为'stretch_both'来实现自适应布局，使得图表在页面上根据可用空间进行缩放。

总结起来，通过使用Bokeh库中的gridplot()函数，可以轻松实现自适应的图表网格布局。将图表对象放入一个二维数组中，并使用gridplot()函数将其布局到一个页面中即可。网格布局会根据每个图表的大小自动调整，使得页面上的图表展示更加美观和紧凑。