使用散焦hbar和ColumnDataSource逐個標籤

Question

我有一個hbar-由ColumnDataSource驅動，並在y軸上有分類標籤和兩個數字x軸。爲了在y軸上爲每個標籤設置兩組條形，我構建了兩個範圍（Things1=df.Thing.index + 1 - 0.2和Things2=df.Thing.index + 1 + 0.2），並將兩個hbar-實例分別指定爲這些範圍中的一個。

當且僅當ColumnDataSource中的Things1和Things2範圍以預定義的偏移量1構造時，這給了我正確的佈局;否則，所有的標籤和條都會被一個條目所抵消。

我現在構建的情節的方式看起來是這樣的：

df = pandas.DataFrame([('Store', 'Juice', 3, 19.0), 
         ('Warehouse', 'Paint', 7, 21.0), 
         ('Store', 'Fruit', 2, 6.0), 
         ('Warehouse', 'Grass', 4, 15.0), 
         ('Store', 'Leaves', 9, 32.0)], 
         columns=('Storage', 'Thing', 'Quantity', 'Valueation')) 


source = bokeh.models.ColumnDataSource(dict(Quantity=df.Quantity, 
              Things1=df.Thing.index + 1 - 0.2, # Why +1 ? 
              Things2=df.Thing.index + 1 + 0.2, # Why +1 ? 
              Valueation=df.Valueation, 
              Storage=df.Storage)) 

plot = bokeh.plotting.figure(plot_width=800, plot_height=300, 
          y_range=list(df.Thing.unique()), 
          x_range=(0, df.Quantity.max() * 1.1)) 
plot.hbar(y='Things1', right='Quantity', height=0.3, alpha=0.7, source=source) 
plot.hbar(y='Things2', right='Valueation', height=0.3, alpha=1, source=source, 
      x_range_name="ValueationRange") 
plot.yaxis.axis_label = 'Thing' 
plot.xaxis.axis_label = 'Quantity' 
plot.extra_x_ranges = {"ValueationRange": 
         bokeh.models.Range1d(start=0, end=df.Valueation.max() * 1.1)} 
plot.add_layout(bokeh.models.LinearAxis(x_range_name="ValueationRange", 
             axis_label='Valueation'), 'above') 
bokeh.plotting.show(plot) 

Things1/2=df.Thing.index + 1 -/+ 0.2提供了正確的陰謀：

隨着Things1/2=df.Thing.index -/+ 0.2我得到

我的猜測是這是由於不同的範圍是基於0或1的。這是一個簡單的問題，還是我做錯了？

Answer 1

編輯原來，原始值（與真正的分類數據相反）與因子範圍的使用沒有記錄和未經測試。分類數據的處理將在0.12.7中改變，這將允許正確使用分類數據所需的功能 - 請參閱下面的bigreddots（lead bokeh dev）評論。

從單純的觀察來看，似乎分類範圍的默認行爲是將整數y值從1開始映射到類別。

如果初始化劇情對象後添加y_range，原始蜱暴露：

就像你提到的，它只是由於範圍。第一個繪製的數據序列從0開始，但從第一個標籤開始。您可以使用functickformatter設置偏移或將明確的y刻度映射到值，從而精確控制值和標籤之間的映射。

如果你看一個例子，如http://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/gallery/categorical.html，你可以看到數據被映射到類別，但這是因爲y值是作爲因子本身輸入的。在你的例子中，你只是改變y軸，但抵消了你不能使用原始類別本身的值。

順便說一句： 編輯offset屬性可能不存在0.12.7因此可能最好不要依賴於它/假定它會存在。

看看文檔說默認的偏移量是0.所以我想你會想要一個-1的偏移量來解決這個問題。見http://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/reference/models/ranges.html#bokeh.models.ranges.FactorRange.offset

import pandas 

import bokeh 
import bokeh.models, bokeh.plotting 

df = pandas.DataFrame([('Store', 'Juice', 3, 19.0), 
         ('Warehouse', 'Paint', 7, 21.0), 
         ('Store', 'Fruit', 2, 6.0), 
         ('Warehouse', 'Grass', 4, 15.0), 
         ('Store', 'Leaves', 9, 32.0)], 
         columns=('Storage', 'Thing', 'Quantity', 'Valueation')) 


source = bokeh.models.ColumnDataSource(dict(Quantity=df.Quantity, 
              Things1=df.Thing.index - 0.2, # Why +1 ? 
              Things2=df.Thing.index + 0.2, # Why +1 ? 
              Valueation=df.Valueation, 
              Storage=df.Storage)) 

plot = bokeh.plotting.figure(plot_width=800, plot_height=300, 
          y_range=list(df.Thing.unique()), 
          x_range=(0, df.Quantity.max() * 1.1)) 

plot.y_range.offset = -1 

plot.hbar(y='Things1', right='Quantity', height=0.3, alpha=0.7, source=source) 
plot.hbar(y='Things2', right='Valueation', height=0.3, alpha=1, source=source, 
      x_range_name="ValueationRange") 
plot.yaxis.axis_label = 'Thing' 
plot.xaxis.axis_label = 'Quantity' 
plot.extra_x_ranges = {"ValueationRange": 
         bokeh.models.Range1d(start=0, end=df.Valueation.max() * 1.1)} 
plot.add_layout(bokeh.models.LinearAxis(x_range_name="ValueationRange", 
             axis_label='Valueation'), 'above') 
bokeh.plotting.show(plot)