散景日期时间轴，小刻度的控制答案

【问题标题】：Bokeh datetime axis, control of minor ticks散景日期时间轴，小刻度的控制
【发布时间】：2018-06-10 18:59:43
【问题描述】：

我有一个提供散景图的网络应用程序（使用散景 v0.12.7）。 x 轴是日期时间，显示用户定义的天数（日期范围默认为 31 天）。在 Bokeh 中未定义任何刻度参数时，主要刻度数默认为 5，如此处的实时 Web 应用程序所示：

https://btac-web-plots.herokuapp.com/avyview?style=snowpacktracker

我想在主要刻度之间显示每天的次要刻度。我尝试了以下方法，它允许任何日期范围长度，并每 5 天指定一次主要刻度（start 和 end 是 Pandas 日期时间索引）：

num_days = ((end - start) / np.timedelta64(1, 'D')).astype(int)
fig.xaxis.ticker = DaysTicker(
  days = np.arange(1, num_days, 5),
  num_minor_ticks = 4
  )

这会每 5 天正确显示一次主要刻度，但不显示次要刻度。另一种可能的解决方案可能是每天绘制主要刻度，然后将刻度标签设置为不可见，除了每 5 天（不确定如何实现...）。

在这些图上显示每日小刻度的最佳方法是什么？

这是我的一段绘图代码（包括DaysTicker），以第一个面板为例：

fig = figure(
  title="New Snow, SWE, Snow Depth, and Settlement",
  name="newsnow_extra_fig",
  x_axis_type="datetime",
  y_axis_label='HN24 / SWE (in)',
  width=width, height=height2,
  tools=tools,
  toolbar_sticky=False,
  logo=None
  )
fig.y_range = Range1d(-12, 30)
fig.extra_y_ranges = {"Depth": Range1d(start=-72, end=180)}
fig.add_layout(LinearAxis(y_range_name="Depth", axis_label='HS (in)' ), 'right')
fig.yaxis.axis_label_standoff = 5

num_days = ((end - start) / np.timedelta64(1, 'D')).astype(int)
fig.xaxis.ticker = DaysTicker(
  days=np.arange(1,num_days,5),
  num_minor_ticks=4
  )

newcds, newcds_sums = create_newsnow_extra_cds(df, 'mid', start, end)

dline = fig.line(source=newcds,
  x='Date', y='depth', 
  line_color="blue", line_width=2, line_alpha=0.5, 
  legend="snow depth (HS)", name="depthline",
  y_range_name='Depth',
  )

nsbars = fig.vbar(source=newcds,
  x='newsnow_x', width=WIDTH, bottom=0, top='newsnow', 
  color="blue", alpha=0.9, legend='new snow (HN24)', name='nsbars'
  )
swebars = fig.vbar(source=newcds,
  x='swex10_x', width=WIDTH, bottom=0, top='swex10',
  color="blue", alpha=0.3, legend='SWE x 10', name='swebars'
  )

settlebars = fig.vbar(source=newcds, 
  x='Date', width=WIDTH*2.0, bottom='settle', top=0, 
  color="orange", alpha=0.75,
  name="settlebars", legend="settlement"
  )

【问题讨论】：

标签： python datetime bokeh

【解决方案1】：

内置的DatetimeAxis 并没有真正公开与您的用例相对应的次要刻度配置。所以你的选择是：

创建一个custom extension 以准确返回您想要的主要和次要刻度
按照您的建议，为每一天使用“日”标记并隐藏您不想看到的标记。

第二条路径（您的想法）可能是最容易上手的。这是一个完整的代码示例，它使用FuncTickFormatter 生成“空白”刻度标签，除了每隔五天：

import numpy as np
import pandas as pd

from bokeh.io import output_file, show
from bokeh.models import DaysTicker, FuncTickFormatter
from bokeh.plotting import figure

x = pd.date_range("2017-12-01", "2017-12-31")
y = ([1,3,4]*11)[:31]

p = figure(plot_width=800, x_range=(x[0], x[-1]), x_axis_type="datetime")

p.line(x, y, line_dash="4 4", line_width=1, color='gray')

p.xaxis.ticker = DaysTicker(days=np.arange(1,32))
p.xaxis.major_label_orientation = 1.5

p.xaxis.formatter = FuncTickFormatter(code="""
    var date = new Date(tick)
    var day = date.getUTCDate(date)
    if ( day%5 == 0 ) { return day }
    else { return "" }
""")

output_file("foo.html")

show(p)

生成这个输出

如果您想要的不仅仅是日期数，您可以调整 JS 代码中的第一个 if 分支，以使 FuncTickFormatter 不仅仅是 return day

【讨论】：

谢谢这是完美的。我修改了 JS 以返回 month 和 day 以及一个格式化的字符串。问题：因为我将tick 传递给new Date()，是否有必要使用UTC（getUTCdate()）？我假设 tick 参数由我的 Pandas 数据框的索引控制？
当我尝试不使用它时，返回了我当地时区的日期时间，这似乎并不理想。但这可能适合也可能不适合，具体取决于您的情况。
另外，关于网格线。也许这应该是一个新问题，但我正在尝试将网格线与标记的刻度线对齐。使用fig.xgrid.ticker = DaysTicker(days=np.arange(0,num_days,5))，其中num_days = 31，应将刻度放在[ 0 5 10 15 20 25 30]。但是，网格似乎忽略了 30 并在 31 处放置了一条网格线......？
嗯，有两件事：首先，没有“0”天（即没有“12 月 0”之类的东西）所以序列不应该包括零（我不太确定副手BokehJS 将在天数列表中使用 0 做什么，但没有任何意图）。其次，我认为可能有一些逻辑导致最后一个刻度在接近下月初时被丢弃。这可能并不理想，或者至少应该是可配置的。但需要新的开发来改变，因此适当的下一步将是一个包含详细信息的 GitHub 问题。
与此同时，我能想到的唯一选择是自定义扩展代码。

【解决方案2】：

显然已经合并了一些功能可以改善这里的情况，请参阅 How do you add more x axis ticks and labels to datetime axis using Python's Bokeh? 和 https://github.com/bokeh/bokeh/issues/1668

【讨论】：