具有分类数据的 hbar bokeh 1.3.4
hbar bokeh 1.3.4 with categorical data
我正在尝试在散景中使用 hbar 构建一个分类图，尽管它不遵循与 vbar 相同的概念似乎有点奇怪。我尝试了一些变体，但仍然无法绘制数据，我只得到一个空 canvas。如果有人可以帮助我，我将不胜感激。
我在我的系统和我在 Flask 中构建的 webapp 中使用 bokeh 1.3.4，所以它必须是这个版本或更低版本（感觉有点苛刻，但它是软件要求）。
我已经用 pandas_bokeh 完成了它，这使得它非常简单，尽管我在情节中添加了交互性以允许观众玩耍并且 pandas_bokeh 完成了这项工作，但你最终没有正确学习它。
webapp draft so far
rX = df3.index.values
xL = ['Dublin New', 'Ireland New','Dublin Existing','Ireland Existing']
labelDict = {'2010': xL, '2011': xL, '2012': xL, '2013': xL, '2014': xL,'2015': xL,'2016': xL,'2017': xL, '2018': xL}
sourceT = ColumnDataSource(data=dict(x=df3.index.values,
y=df3['Dublin New'],
y1=df3['Ireland New'],
y2=df3['Dublin Existing'],
y3=df3['Ireland Existing']))
pT = figure(y_range=FactorRange(*labelDict), plot_height=350, plot_width=550, title='Properties Transactions in Ireland', tools='pan, wheel_zoom, box_zoom, reset')
pT.hbar(y=dodge('x', -0.5, range=pT.y_range), height=0.3, right='y', fill_color="#FDE724", source=sourceT)
#pT.hbar(y=dodge('x', -0.25, range=pT.y_range), height=0.3, right='y1', fill_color='#35B778', source=sourceT)
show(pT)
这是我想使用散景而不是 pandas_bokeh 重现的情节。
在此先感谢您的帮助。
dodge的range参数的值应该是实际范围：
range=pT.y_range # GOOD
您正在超出范围 end 属性，这是一个数字：
range=pT.y_range.end # BAD
编辑：没有一个完整的、最小的复制器，就不可能直接修复你的代码。可以提供的最好的是一个完整的工作示例，它证明 hbar 确实与 vbar 完全等效，通过比较希望对您有用，找出您的完整代码在哪里：
from bokeh.io import show
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.transform import dodge
fruits = ['Apples', 'Pears', 'Nectarines', 'Plums', 'Grapes', 'Strawberries']
years = ['2015', '2016', '2017']
data = {'fruits' : fruits,
'2015' : [2, 1, 4, 3, 2, 4],
'2016' : [5, 3, 3, 2, 4, 6],
'2017' : [3, 2, 4, 4, 5, 3]}
source = ColumnDataSource(data=data)
p = figure(y_range=fruits, x_range=(0, 10), plot_width=250, title="Fruit Counts by Year",
toolbar_location=None, tools="")
p.hbar(y=dodge('fruits', -0.25, range=p.y_range), right='2015', height=0.2, source=source,
color="#c9d9d3")
p.hbar(y=dodge('fruits', 0.0, range=p.y_range), right='2016', height=0.2, source=source,
color="#718dbf")
p.hbar(y=dodge('fruits', 0.25, range=p.y_range), right='2017', height=0.2, source=source,
color="#e84d60")
p.y_range.range_padding = 0.1
p.ygrid.grid_line_color = None
show(p)
@bigreddot 非常感谢。我遵循了您的方法，并且运行顺利。我将尝试保留轴，因为我宁愿在 yaxis 中保留这些年。
无论如何，我真的很感谢你的帮助。
varT = ['Dublin New', 'Ireland New', 'Dublin Existing','Ireland Existing']
yearsT = df3.index.values.tolist()
dataT = {'var': var,
'2010': df3.iloc[0].values, '2011': df3.iloc[1].values,
'2012': df3.iloc[2].values, '2013': df3.iloc[3].values,
'2014': df3.iloc[4].values, '2015': df3.iloc[5].values,
'2016': df3.iloc[6].values, '2017': df3.iloc[7].values,
'2018': df3.iloc[8].values,
}
sourceTs = ColumnDataSource(data=dataT)
pT1 = figure(y_range=var, x_range=(0, df3.values.max()), plot_width=450, title='Properties Transactions in Ireland', tools='pan, wheel_zoom, box_zoom, reset')
pT1.hbar(y=dodge('var', -0.4, range=pT1.y_range), right='2010', height=0.1, source=sourceTs, color='#440154', legend=value('2010'))
pT1.hbar(y=dodge('var', -0.3, range=pT1.y_range), right='2011', height=0.1, source=sourceTs, color='#46317E', legend=value('2011'))
pT1.hbar(y=dodge('var', -0.2, range=pT1.y_range), right='2012', height=0.1, source=sourceTs, color='#365A8C', legend=value('2012'))
pT1.hbar(y=dodge('var', -0.1, range=pT1.y_range), right='2013', height=0.1, source=sourceTs, color='#277E8E', legend=value('2013'))
pT1.hbar(y=dodge('var', 0, range=pT1.y_range), right='2014', height=0.1, source=sourceTs, color='#1EA087', legend=value('2014'))
pT1.hbar(y=dodge('var', 0.1, range=pT1.y_range), right='2015', height=0.1, source=sourceTs, color='#49C16D', legend=value('2015'))
pT1.hbar(y=dodge('var', 0.2, range=pT1.y_range), right='2016', height=0.1, source=sourceTs, color='#9DD93A', legend=value('2016'))
pT1.hbar(y=dodge('var', 0.3, range=pT1.y_range), right='2017', height=0.1, source=sourceTs, color='#FDE724', legend=value('2017'))
pT1.hbar(y=dodge('var', 0.4, range=pT1.y_range), right='2018', height=0.1, source=sourceTs, color='#AADB32', legend=value('2018'))
pT1.legend.location='bottom_right'
#pT1.y_range.range_padding = 0.1
pT1.grid.grid_line_color = None
tick_labels_pt = {'10000':'10K','20000':'20K','30000':'30K','40000':'40K','50000':'50K'}
pT1.xaxis.major_label_overrides = tick_labels_pt
pT1.legend.background_fill_alpha=None
pT1.legend.border_line_alpha=0
pT1.legend.label_text_font_size = "11px"
pT1.legend.click_policy="hide"
pT1.title.text_font_size = '15px'
pT1.axis.major_label_text_font_style = 'bold'
#pT1.xaxis.major_label_text_font_style = 'bold'
pT1.toolbar.autohide = True
show(pT1)
结果如下：
轴反转：
varpti = ['Dublin New', 'Ireland New', 'Dublin Existing','Ireland Existing']
#the values of the y axis has to be in str format
yearspti = '2010','2011','2012', '2013', '2014', '2015', '2016', '2017', '2018' #df3.index.values.tolist()
datapti = {'years': yearspti,
'Dublin New': df3['Dublin New'].values,
'Ireland New': df3['Ireland New'].values,
'Dublin Existing': df3['Dublin Existing'].values,
'Ireland Existing': df3['Ireland Existing'].values
}
sourcepti = ColumnDataSource(data=datapti)
pti = figure(y_range=yearspti, x_range=(0, df3.values.max()), plot_height=500, plot_width=450, title='Properties Transactions in Ireland', tools='pan, wheel_zoom, box_zoom, reset')
pti.hbar(y=dodge('years', -0.2, range=pti.y_range), right='Dublin New', height=0.1, source=sourcepti, color='#440154', legend=value('Dublin New'))
pti.hbar(y=dodge('years', 0, range=pti.y_range), right='Ireland New', height=0.1, source=sourcepti, color='#30678D', legend=value('Ireland New'))
pti.hbar(y=dodge('years', 0.2, range=pti.y_range), right='Dublin Existing', height=0.1, source=sourcepti, color='#35B778', legend=value('Dublin Exsiting'))
pti.hbar(y=dodge('years', 0.4, range=pti.y_range), right='Ireland Existing', height=0.1, source=sourcepti, color='#FDE724', legend=value('Ireland Exsiting'))
我正在尝试在散景中使用 hbar 构建一个分类图，尽管它不遵循与 vbar 相同的概念似乎有点奇怪。我尝试了一些变体，但仍然无法绘制数据，我只得到一个空 canvas。如果有人可以帮助我，我将不胜感激。 我在我的系统和我在 Flask 中构建的 webapp 中使用 bokeh 1.3.4，所以它必须是这个版本或更低版本（感觉有点苛刻，但它是软件要求）。 我已经用 pandas_bokeh 完成了它，这使得它非常简单，尽管我在情节中添加了交互性以允许观众玩耍并且 pandas_bokeh 完成了这项工作，但你最终没有正确学习它。 webapp draft so far
rX = df3.index.values
xL = ['Dublin New', 'Ireland New','Dublin Existing','Ireland Existing']
labelDict = {'2010': xL, '2011': xL, '2012': xL, '2013': xL, '2014': xL,'2015': xL,'2016': xL,'2017': xL, '2018': xL}
sourceT = ColumnDataSource(data=dict(x=df3.index.values,
y=df3['Dublin New'],
y1=df3['Ireland New'],
y2=df3['Dublin Existing'],
y3=df3['Ireland Existing']))
pT = figure(y_range=FactorRange(*labelDict), plot_height=350, plot_width=550, title='Properties Transactions in Ireland', tools='pan, wheel_zoom, box_zoom, reset')
pT.hbar(y=dodge('x', -0.5, range=pT.y_range), height=0.3, right='y', fill_color="#FDE724", source=sourceT)
#pT.hbar(y=dodge('x', -0.25, range=pT.y_range), height=0.3, right='y1', fill_color='#35B778', source=sourceT)
show(pT)
这是我想使用散景而不是 pandas_bokeh 重现的情节。
在此先感谢您的帮助。
dodge的range参数的值应该是实际范围：
range=pT.y_range # GOOD
您正在超出范围 end 属性，这是一个数字：
range=pT.y_range.end # BAD
编辑：没有一个完整的、最小的复制器，就不可能直接修复你的代码。可以提供的最好的是一个完整的工作示例，它证明 hbar 确实与 vbar 完全等效，通过比较希望对您有用，找出您的完整代码在哪里：
from bokeh.io import show
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.transform import dodge
fruits = ['Apples', 'Pears', 'Nectarines', 'Plums', 'Grapes', 'Strawberries']
years = ['2015', '2016', '2017']
data = {'fruits' : fruits,
'2015' : [2, 1, 4, 3, 2, 4],
'2016' : [5, 3, 3, 2, 4, 6],
'2017' : [3, 2, 4, 4, 5, 3]}
source = ColumnDataSource(data=data)
p = figure(y_range=fruits, x_range=(0, 10), plot_width=250, title="Fruit Counts by Year",
toolbar_location=None, tools="")
p.hbar(y=dodge('fruits', -0.25, range=p.y_range), right='2015', height=0.2, source=source,
color="#c9d9d3")
p.hbar(y=dodge('fruits', 0.0, range=p.y_range), right='2016', height=0.2, source=source,
color="#718dbf")
p.hbar(y=dodge('fruits', 0.25, range=p.y_range), right='2017', height=0.2, source=source,
color="#e84d60")
p.y_range.range_padding = 0.1
p.ygrid.grid_line_color = None
show(p)
@bigreddot 非常感谢。我遵循了您的方法，并且运行顺利。我将尝试保留轴，因为我宁愿在 yaxis 中保留这些年。 无论如何，我真的很感谢你的帮助。
varT = ['Dublin New', 'Ireland New', 'Dublin Existing','Ireland Existing']
yearsT = df3.index.values.tolist()
dataT = {'var': var,
'2010': df3.iloc[0].values, '2011': df3.iloc[1].values,
'2012': df3.iloc[2].values, '2013': df3.iloc[3].values,
'2014': df3.iloc[4].values, '2015': df3.iloc[5].values,
'2016': df3.iloc[6].values, '2017': df3.iloc[7].values,
'2018': df3.iloc[8].values,
}
sourceTs = ColumnDataSource(data=dataT)
pT1 = figure(y_range=var, x_range=(0, df3.values.max()), plot_width=450, title='Properties Transactions in Ireland', tools='pan, wheel_zoom, box_zoom, reset')
pT1.hbar(y=dodge('var', -0.4, range=pT1.y_range), right='2010', height=0.1, source=sourceTs, color='#440154', legend=value('2010'))
pT1.hbar(y=dodge('var', -0.3, range=pT1.y_range), right='2011', height=0.1, source=sourceTs, color='#46317E', legend=value('2011'))
pT1.hbar(y=dodge('var', -0.2, range=pT1.y_range), right='2012', height=0.1, source=sourceTs, color='#365A8C', legend=value('2012'))
pT1.hbar(y=dodge('var', -0.1, range=pT1.y_range), right='2013', height=0.1, source=sourceTs, color='#277E8E', legend=value('2013'))
pT1.hbar(y=dodge('var', 0, range=pT1.y_range), right='2014', height=0.1, source=sourceTs, color='#1EA087', legend=value('2014'))
pT1.hbar(y=dodge('var', 0.1, range=pT1.y_range), right='2015', height=0.1, source=sourceTs, color='#49C16D', legend=value('2015'))
pT1.hbar(y=dodge('var', 0.2, range=pT1.y_range), right='2016', height=0.1, source=sourceTs, color='#9DD93A', legend=value('2016'))
pT1.hbar(y=dodge('var', 0.3, range=pT1.y_range), right='2017', height=0.1, source=sourceTs, color='#FDE724', legend=value('2017'))
pT1.hbar(y=dodge('var', 0.4, range=pT1.y_range), right='2018', height=0.1, source=sourceTs, color='#AADB32', legend=value('2018'))
pT1.legend.location='bottom_right'
#pT1.y_range.range_padding = 0.1
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pT1.title.text_font_size = '15px'
pT1.axis.major_label_text_font_style = 'bold'
#pT1.xaxis.major_label_text_font_style = 'bold'
pT1.toolbar.autohide = True
show(pT1)
结果如下：
轴反转：
varpti = ['Dublin New', 'Ireland New', 'Dublin Existing','Ireland Existing']
#the values of the y axis has to be in str format
yearspti = '2010','2011','2012', '2013', '2014', '2015', '2016', '2017', '2018' #df3.index.values.tolist()
datapti = {'years': yearspti,
'Dublin New': df3['Dublin New'].values,
'Ireland New': df3['Ireland New'].values,
'Dublin Existing': df3['Dublin Existing'].values,
'Ireland Existing': df3['Ireland Existing'].values
}
sourcepti = ColumnDataSource(data=datapti)
pti = figure(y_range=yearspti, x_range=(0, df3.values.max()), plot_height=500, plot_width=450, title='Properties Transactions in Ireland', tools='pan, wheel_zoom, box_zoom, reset')
pti.hbar(y=dodge('years', -0.2, range=pti.y_range), right='Dublin New', height=0.1, source=sourcepti, color='#440154', legend=value('Dublin New'))
pti.hbar(y=dodge('years', 0, range=pti.y_range), right='Ireland New', height=0.1, source=sourcepti, color='#30678D', legend=value('Ireland New'))
pti.hbar(y=dodge('years', 0.2, range=pti.y_range), right='Dublin Existing', height=0.1, source=sourcepti, color='#35B778', legend=value('Dublin Exsiting'))
pti.hbar(y=dodge('years', 0.4, range=pti.y_range), right='Ireland Existing', height=0.1, source=sourcepti, color='#FDE724', legend=value('Ireland Exsiting'))