Python图像：带枕头的多个作物，用Bokeh分组并显示在一行中

我有以下任务：生成多个图像裁剪，然后将它们分组显示在相邻的行中。 到目前为止，我设法根据坐标生成作物。我不知道如何按行显示图像，按“用户”分组，按“时间”排序。我应该使用Bokeh来绘制图像，因为会有更多的图需要集成。请帮忙

数据帧：

#Import libraries
import numpy as np
from numpy import asarray
import pandas as pd
from PIL import Image
import matplotlib as plt

#Create the dataframe
data = {'Time':  ['2586', '2836', '2986', '3269', '3702'],
        'Map': ['Buc.jpg', 'Buc.jpg', 'Buc.jpg', 'Buc.jpg', 'Buc.jpg'],
        'Index': ['9', '10', '11', '12', '13'],
        'PSize': ['250', '150', '283', '433', '183'],
        'X': ['751', '673', '542', '762', '624'],
        'Y': ['458', '316', '287', '303', '297'],
        'User': ['u1', 'u1', 'u2', 'u2', 'u2'],
        }

columns = ['Time','Map','Index','PSize','X','Y','User']

df = pd.DataFrame (data, columns = columns)
df = df.astype(dtype= {"Time":"int64", "Map":"object","Index":"int64", 'PSize':'int64', 'X': 'int64', 'Y':"int64", 'User':'object'})
df.head()

图像文件：

根据坐标生成作物：

#Create coordinate and crop the image
imagefile = 'Buc.jpg'
coordinates = list(df[['X', 'Y']].itertuples(index=False, name=None))
psize = 100

img = Image.open(imagefile)
for x, y in coordinates:
      box = (x-psize/2, y-psize/2, x+psize/2, y+psize/2)
      img.crop(box).show('%s.x%03d.y%03d.jpg'% (imagefile.replace('.jpg',''), x, y))

输出示例：

---

类似这样的事情。请注意，运行脚本时，

Buc.jpg

必须在当前工作目录中可用

将numpy导入为np
作为pd进口熊猫
从PIL导入图像
来自bokeh.io导入展
从bokeh.models导入FixedTicker、FuncTickFormatter、ColumnDataSource
从bokeh.plotting导入图形
从bokeh.transform导入道奇
df=pd.DataFrame（{'Time'：[25862836298632693702]，
“X”：[751673542762624]，
"Y":[458,316,287,303,297],，
'用户'：['u1'，'u1'，'u2'，'u2'，'u2']}）
imagefile='Buc.jpg'
坐标=列表（df['X'，'Y']].itertuples（index=False，name=None））
psize=100
img=Image.open（imagefile.convert（'RGBA'））
裁剪的_图像=[]
对于坐标中的x，y：
框=（x-psize/2，y-psize/2，x+psize/2，y+psize/2）
裁剪的图片.append（np.array（img.crop（box））.view（np.uint32）[：：-1]）
df['Image']=裁剪的图像
#也许有更好的方法来填充'TimeCoord'，我不知道。
df=df.sort_值（“时间”）
df['TimeCoord']=0
对于df['User']中的u。唯一（）
udf=（df['User']==u）
df.loc[udf，'TimeCoord']=np.arange（udf.sum（））
user_coords=dict（zip（df['user'].unique（），range（df.shape[0]））
df['UserCoord']=df['User'].替换（用户协调）
p=图（匹配方面=真）
对于[p.xaxis，p.xgrid，p.ygrid]中的r：
r、 可见=假
#手动创建一个类似于axis的分类，以确保我们可以在下面使用'dodge'。
p、 yaxis.ticker=FixedTicker（ticks=list（user\u coords.values（））
p、 yaxis.formatter=FuncTickFormatter（args=dict（rev_user_coords={v:k代表k，v在user_coords.items（）中），
code=“return rev_user_coords[勾选]；”）
ds=列数据源（df）
img_尺寸=0.8
p、 image_rgba（image='image'，
x=dodge（'TimeCoord'，-img_size/2），y=dodge（'UserCoord'，-img_size/2），
dw=img_尺寸，dh=img_尺寸，震源=ds）
p、 rect（x='TimeCoord'，y='UserCoord'，width=img\u size，height=img\u size，source=ds，
线条（虚线，填充字母=0）
表演（p）

不清楚“按“用户”分组，按“时间”排序”是什么意思。你能提供一个想要的输出的例子吗？我刚刚上传了一张图片作为例子。小图像按用户显示。在这种情况下，我们只有2，u1和u2。图像的显示顺序是“时间”顺序，但也可以是“索引”（请参见数据框中的列）。非常好，谢谢！这似乎是我期望得到的结果。唯一不起作用的是用户在yaxis上订购。