用于分类数据的跳跃记号标签

问题描述

我正在使用Bokeh版本0.12.13。 我有一个混合了数字和绝对数据的数据。我只有一个关于x轴的分类数据，其余的都是数字数据。我把所有东西都转换成分类数据来做绘图(可能不是实现我目标的最容易的方法)。现在我的x轴刻度标签比我需要的要密集得多。我想每隔10个值将它们隔开，这样标签就是10、20、...、90、Rest

这是我到目前为止尝试的内容：

import pandas as pd
from bokeh.io import show
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.models.tickers import FixedTicker

# create mock data
n = [str(i) for i in np.arange(1,100)]
n.append('rest')
t = pd.DataFrame([n,list(np.random.randint(25,size=100))]).T
t.columns = ['Number','Value']
t.loc[t['Number']==100,'Number'] = 'Rest'

source = ColumnDataSource(t)

p = figure(plot_width=800, plot_height=400, title="",
            x_range=t['Number'].tolist(),toolbar_location=None, tools="")

p.vbar(x='Number', top='Value', width=1, source=source,
       line_color="white")

#p.xaxis.ticker = FixedTicker(ticks=[i for i in range(0,100,10)])

show(p)

理想情况下，我希望网格和x轴标签每隔10个值出现一次。任何关于如何实现这一目标的帮助都将受到极大的感谢。

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解决方案

更简单的方法是保留数字数据并使用xaxis.main_LABEL_OVERRIDES。代码如下：

import pandas as pd
from bokeh.io import show
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.models.tickers import FixedTicker

# create mock data
n = np.arange(1,101)
t = pd.DataFrame([n,list(np.random.randint(25,size=100))]).T
t.columns = ['Number','Value']

source = ColumnDataSource(t)

p = figure(plot_width=800, plot_height=400, title="",
            toolbar_location=None, tools="")

p.vbar(x='Number', top='Value', width=1, source=source,
       line_color="white")

p.xaxis.major_label_overrides = {100: 'Rest'}

show(p)