具有自定义 Datetime/Timestamp 值的 Bokeh FixedTicker

Question

Objective：我只想在 2017/10/2 和 2017/10/5 的 x 轴上有刻度线。一个限制是我的时间不能保证均匀分开，因此无法转换为字符串并进行分类轴。他们需要 numeric/datetime.

问题：我不确定如何正确设置所需日期的格式，以便 Bokeh 正确呈现它们。我试过除以 10 ** 9 等以转换为毫秒。这没有用。

示例代码：

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import FixedTicker
import pandas as pd
import numpy as np

y = list(range(3))
x = [pd.Timestamp('2017-10-01'), pd.Timestamp('2017-10-09'), pd.Timestamp('2017-10-10')]

tick_vals = pd.Series([pd.Timestamp('2017-10-02'), 
                       pd.Timestamp('2017-10-05')]).astype(np.int64)
tick_vals = tick_vals
tick_vals = tick_vals.astype(float)

fig = figure(x_axis_type='datetime')
fig.line(x, y, y_range_name=None)
fig.xaxis.ticker = FixedTicker(ticks=list(tick_vals)) # Commenting this line works okay using the x values. They are properly formatted.

show(fig)

版本：散景：0.12.9 Pandas：0.20.3 Python：3.5.4 麻木的：1.13.3

Answer 1

将 pandas 时间戳转换为整数得到纳秒。所以除以 10^6 得到毫秒对我有用：

y = list(range(3))
x = pd.to_datetime(['2017-10-01', '2017-10-09', '2017-10-10'])
tick_vals = pd.to_datetime(['2017-10-02', '2017-10-05']).astype(int) / 
10**6

fig = figure(x_axis_type='datetime')
fig.line(x, y)
fig.xaxis.ticker = FixedTicker(ticks=list(tick_vals)) 
show(fig)

具有自定义 Datetime/Timestamp 值的 Bokeh FixedTicker

Bokeh FixedTicker with Custom Datetime/Timestamp values

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