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Un graphique avec deux plages d’axe des ordonnées différentes dans Bokeh?

Je voudrais un graphique à barres avec les informations de quantité sur l'axe des ordonnées gauche, puis superposer un diagramme à nuage de points/lignes avec le pourcentage de rendement à droite. Je peux créer chacun de ces graphiques séparément, mais je ne sais pas comment les combiner en un seul graphique.

Dans matplotlib, nous créerions un deuxième chiffre en utilisant twinx(), puis nous utiliserions yaxis.tick_left() et yaxis.tick_right() sur les chiffres respectifs.

Existe-t-il une méthode pour faire quelque chose de similaire avec Bokeh?

pythonbokeh
27
brent5000

Oui, il est maintenant possible d’avoir deux axes y dans les tracés Bokeh . Le code ci-dessous montre les parties de script importantes pour la configuration du deuxième axe yà l’aide du script de traçage de figure habituel.

# Modules needed from Bokeh.
from bokeh.io import output_file, show
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.models import LinearAxis, Range1d

# Seting the params for the first figure.
s1 = figure(x_axis_type="datetime", tools=TOOLS, plot_width=1000,
           plot_height=600)

# Setting the second y axis range name and range
s1.extra_y_ranges = {"foo": Range1d(start=-100, end=200)}

# Adding the second axis to the plot.  
s1.add_layout(LinearAxis(y_range_name="foo"), 'right')

# Setting the rect glyph params for the first graph. 
# Using the default y range and y axis here.           
s1.rect(df_j.timestamp, mids, w, spans, fill_color="#D5E1DD", line_color="black")

# Setting the rect glyph params for the second graph. 
# Using the aditional y range named "foo" and "right" y axis here. 
s1.rect(df_j.timestamp, ad_bar_coord, w, bar_span,
         fill_color="#D5E1DD", color="green", y_range_name="foo")

# Show the combined graphs with twin y axes.
show(s1)

Et l'intrigue que nous obtenons ressemble à ceci:

enter image description here

Si vous souhaitez ajouter une étiquette au deuxième axe , vous pouvez le faire en modifiant l'appel à LinearAxis comme suit: 

s1.add_layout(LinearAxis(y_range_name="foo", axis_label='foo label'), 'right')
34
tomaskazemekas

Ce post m'a aidé à accomplir l'effet que vous recherchez.

Voici le contenu de ce post:

from bokeh.plotting import figure, output_file, show
from bokeh.models.ranges import Range1d
import numpy


output_file("line_bar.html")

p = figure(plot_width=400, plot_height=400)

# add a line renderer
p.line([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 6, 4, 5], line_width=2)

# setting bar values
h = numpy.array([2, 8, 5, 10, 7])

# Correcting the bottom position of the bars to be on the 0 line.
adj_h = h/2

# add bar renderer
p.rect(x=[1, 2, 3, 4, 5], y=adj_h, width=0.4, height=h, color="#CAB2D6")

# Setting the y  axis range   
p.y_range = Range1d(0, 12)

p.title = "Line and Bar"

show(p)

 enter image description here

Si vous souhaitez ajouter le deuxième axe au tracé, faites-le avec p.extra_y_ranges comme décrit dans l'article ci-dessus. Tout le reste, vous devriez être capable de comprendre.

Par exemple, dans mon projet, j'ai un code comme celui-ci:

s1 = figure(plot_width=800, plot_height=400, tools=[TOOLS, HoverTool(tooltips=[('Zip', "@Zip"),('((Rides/day)/station)/capita', "@height")])],
           title="((Rides/day)/station)/capita in a Zipcode (Apr 2015-Mar 2016)")

y = new_df['rides_per_day_per_station_per_capita']
adjy = new_df['rides_per_day_per_station_per_capita']/2

s1.rect(list(range(len(new_df['Zip']))), adjy, width=.9, height=y, color='#f45666')
s1.y_range = Range1d(0, .05)
s1.extra_y_ranges = {"NumStations": Range1d(start=0, end=35)}
s1.add_layout(LinearAxis(y_range_name="NumStations"), 'right')
s1.circle(list(range(len(new_df['Zip']))),new_df['station count'], y_range_name='NumStations', color='blue')
show(s1)

Et le résultat est:

 enter image description here

7
Ken Myers

Si vous avez un pandas Dataframe, vous pouvez utiliser ce modèle pour tracer deux lignes avec un axe différent:

from bokeh.plotting import figure, output_file, show
from bokeh.models import LinearAxis, Range1d
import pandas as pd

# pandas dataframe
x_column = "x"
y_column1 = "y1"
y_column2 = "y2"

df = pd.DataFrame()
df[x_column] = range(0, 100)
df[y_column1] = pd.np.linspace(100, 1000, 100)
df[y_column2] = pd.np.linspace(1, 2, 100)

# Bokeh plot
output_file("twin_axis.html")

y_overlimit = 0.05 # show y axis below and above y min and max value
p = figure()

# FIRST AXIS
p.line(df[x_column], df[y_column1], legend=y_column1, line_width=1, color="blue")
p.y_range = Range1d(
    df[y_column1].min() * (1 - y_overlimit), df[y_column1].max() * (1 + y_overlimit)
)

# SECOND AXIS
y_column2_range = y_column2 + "_range"
p.extra_y_ranges = {
    y_column2_range: Range1d(
        start=df[y_column2].min() * (1 - y_overlimit),
        end=df[y_column2].max() * (1 + y_overlimit),
    )
}
p.add_layout(LinearAxis(y_range_name=y_column2_range), "right")

p.line(
    df[x_column],
    df[y_column2],
    legend=y_column2,
    line_width=1,
    y_range_name=y_column2_range,
    color="green",
)

show(p)

 enter image description here

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Roman Orac