Python-Bokeh-Tick标签

我是bokeh的新手，正在尝试用直线图绘制股票数据 X轴应为日期，y轴为股票收盘价

下面是我的代码示例：

data = pd.DataFrame({'Symbol' : ['AMBA','FB','WWD','AMBA','FB','WWD','AMBA','FB','WWD','AMBA','FB','WWD','AMBA','FB','WWD','AMBA','FB','WWD',],
                     'Previous_Close' : [10,20,30,10,20,30,10,20,30,10,20,30,10,20,30,10,20,30,],
                     'Date' : pd.to_datetime(['01/01/16', '01/01/16', '01/01/16', '01/02/16', '01/02/16', '01/02/16', '01/03/16', '01/03/16', '01/03/16', '01/04/16',
                                            '01/04/16', '01/04/16', '01/05/16', '01/05/16', '01/05/16', '01/06/16', '01/06/16', '01/06/16'], format = '%m/%d/%y')})
Symbols = [sym for sym in data.Symbol.unique()]
Dates = [date for date in data.Date.unique()]
format_dates = [date.strftime('%b%d_%y') for date in dates]
colors = ['Darkred', 'Orange', 'Navy']

output_notebook()

TOOLS = ['hover','pan','box_zoom','resize', 'save', 'reset']
# CREATE FIGURE
p = figure(width = 800, height = 600, tools = TOOLS)

cnum = 0
# PLOT
for sym in Symbols:
    # plot stock closing price
    p.line(range(len(dates)), data[data.Symbol==sym].Previous_Close, color = colors[cnum])
    # add stock symbol as text label to end of line
    p.text(len(Symbols), data[data.Symbol==sym].Previous_Close.iloc[-1], [sym],
           text_color = colors[cnum], text_font_size = '10pt')
    cnum +=1
show(p)

显然，数据是在这里编造的，但想法是一样的。我只想将x记号标签设置为格式化的日期名称。在Pyplot中，我只需执行以下操作：

ax.set_xticklables(format_dates)
axis()

我已经尝试将x_axis_类型设置为“datetime”，但这只会给我毫秒的时间。我尝试过使用DateTimeFormatter（），但要么我不了解如何使用它，要么它不起作用（可能是前者）

我尝试过的事情（重新回答）： 这会将x轴更改为毫秒： p=图形（宽度=800，高度=600，x轴类型=datetime'，工具=tools）

这将x刻度从1970年更改为数十年： p=图形（宽度=800，高度=600，x轴类型=datetime'，工具=tools）

使用：

---

看来你的熊猫正在制造麻烦。我认为这个代码应该有效：

import numpy as np
import pandas as pd
from bokeh.plotting import figure, output_file, show

data = pd.DataFrame({'Symbol' : ['AMBA','FB','WWD','AMBA','FB','WWD','AMBA','FB','WWD','AMBA','FB','WWD','AMBA','FB','WWD','AMBA','FB','WWD',],
                     'Previous_Close' : [10,20,30,10,20,30,10,20,30,10,20,30,10,20,30,10,20,30,],
                     'Date' : pd.to_datetime(['01/01/16', '01/01/16', '01/01/16', '01/02/16', '01/02/16', '01/02/16', '01/03/16', '01/03/16', '01/03/16', '01/04/16', '01/04/16', '01/04/16', '01/05/16', '01/05/16', '01/05/16', '01/06/16', '01/06/16', '01/06/16'], format = '%m/%d/%y')})

symbols = [sym for sym in data.Symbol.unique()]
dates = [date for date in data.Date.unique()]
dates.sort()
lastDate = dates[-1]
colors = ['Darkred', 'Orange', 'Navy']

output_notebook()

TOOLS = ['hover','pan','box_zoom','resize', 'save', 'reset']
# CREATE FIGURE
p = figure(width = 800, height = 600, tools = TOOLS, x_axis_type="datetime")

# PLOT
for cnum, sym in enumerate(symbols):
    # plot stock closing price
    p.line(data[data.Symbol==sym].Date.values, data[data.Symbol==sym].Previous_Close.values, color = colors[cnum])

p.text(data[data.Date==lastDate].Date.values, data[data.Date==lastDate].Previous_Close.values, data[data.Date==lastDate].Symbol.values, text_color = colors, text_font_size = '10pt')

show(p)

这是输出的样子：

---

执行此操作时（不更改直线的x参数），它会将x轴设置为毫秒。当我将x参数更改为日期（即datetime对象列表）时，它将x刻度从epochGreat更改为数十年，这（大部分）是有效的！现在我只需要找出如何调整轴上显示的刻度的数量，但我将查找它，或者在stackoflow中发布一个新问题。我的一个问题是，是否有一种方法可以获得x轴值或x记号标签值等的列表。。。例如，在matplotlib中，我可以通过

plt.axis（）

获取轴范围，通过

ax.get_xticklabels（）

获取刻度标签列表。有没有类似的博克语？嗯，我只是在自学博克语，所以我不确定有没有简单的等效语。我认为获取勾号标签会很困难，因为这是在javascript中完成的，并且可以由用户交互更改。但要设置可以使用的刻度数，例如，示例代码中的p.yaxis[0].ticker.desired_num_ticks=20。

cnum = 0
# PLOT
for sym in Symbols:
    # CHANGE X ARG TO DATETIME DATES
    p.line(dates, data[data.Symbol==sym].Previous_Close, color = colors[cnum])

p = figure(width = 800, height = 600, x_axis_type='datetime', tools = TOOLS)

import numpy as np
import pandas as pd
from bokeh.plotting import figure, output_file, show

data = pd.DataFrame({'Symbol' : ['AMBA','FB','WWD','AMBA','FB','WWD','AMBA','FB','WWD','AMBA','FB','WWD','AMBA','FB','WWD','AMBA','FB','WWD',],
                     'Previous_Close' : [10,20,30,10,20,30,10,20,30,10,20,30,10,20,30,10,20,30,],
                     'Date' : pd.to_datetime(['01/01/16', '01/01/16', '01/01/16', '01/02/16', '01/02/16', '01/02/16', '01/03/16', '01/03/16', '01/03/16', '01/04/16', '01/04/16', '01/04/16', '01/05/16', '01/05/16', '01/05/16', '01/06/16', '01/06/16', '01/06/16'], format = '%m/%d/%y')})

symbols = [sym for sym in data.Symbol.unique()]
dates = [date for date in data.Date.unique()]
dates.sort()
lastDate = dates[-1]
colors = ['Darkred', 'Orange', 'Navy']

output_notebook()

TOOLS = ['hover','pan','box_zoom','resize', 'save', 'reset']
# CREATE FIGURE
p = figure(width = 800, height = 600, tools = TOOLS, x_axis_type="datetime")

# PLOT
for cnum, sym in enumerate(symbols):
    # plot stock closing price
    p.line(data[data.Symbol==sym].Date.values, data[data.Symbol==sym].Previous_Close.values, color = colors[cnum])

p.text(data[data.Date==lastDate].Date.values, data[data.Date==lastDate].Previous_Close.values, data[data.Date==lastDate].Symbol.values, text_color = colors, text_font_size = '10pt')

show(p)