python – 当散景条图上的缩放级别变化时,是否可以保持相同数量
发布时间：2020-12-20 13:06:55 所属栏目：Python 来源：网络整理
导读：我正在使用Django并使用数据库中的数据生成散景条图.我在下面放了一个基本代码示例.我正在从datetime变量生成x轴刻度标签,以便在每小时使用日期时间格式化的字符串进行刻度.这会导致所有刻度标签始终可见.放大时很好但缩小时不漂亮,因为标签位于彼此之上. 有
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我正在使用Django并使用数据库中的数据生成散景条图.我在下面放了一个基本代码示例.我正在从datetime变量生成x轴刻度标签,以便在每小时使用日期时间格式化的字符串进行刻度.这会导致所有刻度标签始终可见.放大时很好但缩小时不漂亮,因为标签位于彼此之上.
有没有办法让散景自动调整哪些刻度标签可见,因为缩放级别变化以保持恒定数量的刻度标签可见？ views.py： # -*- coding: utf-8 -*-
from django.shortcuts import render
from bokeh.plotting import *
from bokeh.resources import CDN
from bokeh.embed import components
from bokeh.charts import Bar
from bokeh.models import Range1d
from collections import OrderedDict
import datetime
def plot_1_bar(data,y,y_lab,title,xlab,ylab,yrange,palette):
x0_list_str = []
y_list = []
# x_axis_type == "datetime":
i_x = 'x1'
i_y = y[0]
for idx,val in enumerate(data):
x0_list_str.append(val[i_x].strftime("%Y-%m-%d %H h"))
y_list.append(val[i_y])
data_x = x0_list_str
data_y = OrderedDict()
data_y[y_lab[0]] = y_list
plot = Bar(data_y,data_x,title=title,xlabel=xlab,ylabel=ylab,stacked=True,continuous_range=yrange,palette=palette,legend=True,height=400)
return components(plot,CDN)
def plot1(request):
script_bokeh = ""
div_bokeh = ""
data = []
data.append({'x1': datetime.datetime(2015,1,8,0),'y1': 0})
data.append({'x1': datetime.datetime(2015,9,10,11,12,'y1':8})
data.append({'x1': datetime.datetime(2015,13,'y1':12})
data.append({'x1': datetime.datetime(2015,14,'y1':0})
data.append({'x1': datetime.datetime(2015,15,16,17,18,'y1':2})
data.append({'x1': datetime.datetime(2015,19,'y1':6})
data.append({'x1': datetime.datetime(2015,20,'y1':4})
data.append({'x1': datetime.datetime(2015,21,'y1':22})
data.append({'x1': datetime.datetime(2015,22,'y1':36})
data.append({'x1': datetime.datetime(2015,23,'y1':32})
data.append({'x1': datetime.datetime(2015,2,'y1':21})
data.append({'x1': datetime.datetime(2015,'y1':15})
data.append({'x1': datetime.datetime(2015,3,4,5,6,'y1':45})
data.append({'x1': datetime.datetime(2015,7,'y1':47})
data.append({'x1': datetime.datetime(2015,'y1':52})
data.append({'x1': datetime.datetime(2015,'y1':44})
data.append({'x1': datetime.datetime(2015,'y1':0})
script_bokeh,div_bokeh = plot_1_bar(data,['y1'],['y legend label'],"",'x label','y label',Range1d(0,70),['red'])
return render(request,'tests/plot1.html',{'script_bokeh': script_bokeh,'div_bokeh': div_bokeh})
plot1.html： <!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<title>bokeh bar plot</title>
<link rel="stylesheet" type="text/css" href="/static/tests/css/bokeh-0.9.2.min.css" />
<script src="/static/tests/js/bokeh-0.9.2.min.js" type="text/javascript"></script>
</head>
<body>
<h1>Bokeh bar plot</h1>
<div id="div_graph">{{div_bokeh|safe}}{{script_bokeh|safe}}</div>
</body>
</html>
解决方法
首先,bokeh.charts API(包括Bar)在2017年已弃用并删除,不应使用.稳定且受支持的bokeh.plotting API现在可用于创建多种分类和条形图,并且比bokeh.charts更强大.有关完整代码的许多实例,请参见用户指南第
Handling Categorical Data章
没有内置的自动收报机可以配置为执行此操作,并且没有任何CustomJSTicker(尚未)所以,现在要做这样的事情你将不得不求助于custom extension.此外,你将需要CustomJS回调范围,该集合根据您所需的策略配置自定义代码.这是一个完整的脚本,显示了一种可能的方法(此代码使用Bokeh 0.12.16进行测试)： from bokeh.core.properties import Int
from bokeh.models import CategoricalTicker,CustomJS
from bokeh.io import show
from bokeh.plotting import figure
class MyTicker(CategoricalTicker):
__implementation__ = """
import {CategoricalTicker} from "models/tickers/categorical_ticker"
import * as p from "core/properties"
export class MyTicker extends CategoricalTicker
type: "MyTicker"
@define {
nth: [ p.Int,1 ]
}
get_ticks: (start,end,range,cross_loc) ->
ticks = super(start,cross_loc)
ticks.major = ticks.major.filter((element,index) => index % this.nth == 0)
return ticks
"""
nth = Int(default=1)
fruits = ['Apples','Pears','Nectarines','Plums','Grapes','Strawberries']
p = figure(x_range=fruits,plot_height=250,title="Fruit Counts",tools="xwheel_zoom")
p.vbar(x=fruits,top=[5,6],width=0.9)
p.xgrid.grid_line_color = None
p.y_range.start = 0
p.xaxis.ticker = MyTicker(nth=1)
cb = CustomJS(args=dict(ticker=p.xaxis[0].ticker),code="""
if (Math.abs(cb_obj.start-cb_obj.end) > 8) {
ticker.nth = 2
} else {
ticker.nth = 1
}
""")
p.x_range.js_on_change('start',cb)
p.x_range.js_on_change('end',cb)
show(p)
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