Bokeh Plotting: включить всплывающие подсказки только для некоторых символов

У меня есть рисунок с некоторыми символами, но только хочу, чтобы всплывающие подсказки отображались для определенных символов. Есть ли в настоящее время способ сделать это в Боке?

в качестве альтернативы, есть ли способ построить две фигуры друг на друге? Похоже, это позволит мне сделать то, что я хочу.

14
bokeh hover plot python tooltip

4 ответов

благодаря этой странице в группах Google я понял, как это можно сделать. Ссылка здесь

изменить 2015-10-20: похоже, ссылка на группу google больше не работает, к сожалению. Это было сообщение от Сары Берд @bokehplot.

редактировать 2017-01-18: в настоящее время это добавит несколько значков инструментов наведения на панель инструментов. Это может вызвать проблемы. Уже есть проблема, поданная в github здесь. Кроме того, попробуйте решение @tterry в ответе ниже.

по существу вам нужно (версия боке 0.9.2):

  1. не добавлять hover в своем tools при создании фигуры
  2. создать глифы индивидуально
  3. добавить глифы к вашей фигуре
  4. настройте инструмент наведения для этого набора символов
  5. добавьте инструмент наведения на фигуру

пример:

import bokeh.models as bkm
import bokeh.plotting as bkp

source = bkm.ColumnDataSource(data=your_frame)
p = bkp.figure(tools='add the tools you want here, but no hover!')
g1 = bkm.Cross(x='col1', y='col2')
g1_r = p.add_glyph(source_or_glyph=source, glyph=g1)
g1_hover = bkm.HoverTool(renderers=[g1_r],
                         tooltips=[('x', '@col1'), ('y', '@col2')])
p.add_tools(g1_hover)

# now repeat the above for the next sets of glyphs you want to add. 
# for those you don't want tooltips to show when hovering over, just don't 
# add hover tool for them!

также, если вам нужно добавьте легенду к каждому из символов, которые вы добавляете, попробуйте использовать bokeh.plotting_helpers._update_legend() метод. источник github например:

_update_legend(plot=p, legend_name='data1', glyph_renderer=g1_r)
11

ответ будет Чжан будет работать,но вы получите несколько инструментов наведения. Если это нежелательно, вы можете добавить визуализаторы к существующему инструменту наведения:

from bokeh import plotting
from bokeh.models import HoverTool, PanTool, ResetTool, WheelZoomTool

hover_tool = HoverTool(tooltips=[('col', '@x'),('row', '@y')])  # instantiate HoverTool without its renderers
tools = [hover_tool, WheelZoomTool(), PanTool(), ResetTool()]  # collect the tools in a list: you can still update hover_tool

plot = plotting.figure(tools=tools)
plot.line(x_range, y_range)  # we don't want to put tooltips on the line because they can behave a little strange
scatter = plot.scatter(x_range, y_range)  # we assign this renderer to a name...
hover_tool.renderers.append(scatter)  # ...so we can add it to hover_tool's renderers.

Итак, различия здесь:

  1. вы можете создать свой глиф на высоком уровне с использованием plotting интерфейс и это все равно будет работать.
  2. вам не нужно создавать новый HoverTool (если вы не хотите разные подсказки) каждый раз, просто добавьте его в существующий визуализации инструмента.
8

Hover в настоящее время не поддерживается для глифов типа изображения и линейных глифов. Таким образом, использование одного из этих глифов в сочетании с глифами, поддерживающими подсказку инструмента наведения, может быть работой.

посмотреть: http://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/user_guide/objects.html#hovertool

2

вам нужно назвать свой глиф с name= атрибут глифа, для которого вы заинтересованы в активном инструменте наведения, а затем установите это имя в. (Примечание name= атрибут fig.line глиф в примере ниже.

hover = HoverTool( mode='vline', line_policy='nearest', names=['ytd_ave'],
    tooltips=[
        ("Week Number", "@WeekNumber"),
        ("OH for the Week", "@OverHead{0.00}%"),
        ("OH Average", "@AveOverHead{0.00}%"),
        ("Non-Controllable Hours", "@NonControllableHours{0.0}"),
        ("Controllable Hours", "@ControllableHours{0.0}"),
        ("Total Hours", "@TotalHours{0.0}"),
    ]
)

fig = Figure(title='Weekly Overhead', plot_width=950, plot_height=400,
         x_minor_ticks=2, tools=['pan', 'box_zoom', 'wheel_zoom', 'save',
                                 'reset', hover])

ch = fig.vbar('WeekNumber', top='ControllableHours', name='Over Head', 
         color='LightCoral', source=sources, width=.5)
nch = fig.vbar('WeekNumber', bottom='ControllableHours', top='TotalOHHours',
         name='Non-Controllable Over Head', color='LightGray', 
         source=sources, width=.5)
bh = fig.vbar('WeekNumber', bottom='TotalOHHours', top='TotalHours',
         name='Project Hours', color='LightGreen', source=sources,
         width=.5)

ave = fig.line('WeekNumber', 'AveOverHead', source=sources, color='red',
         y_range_name='Percent_OH', name='ytd_ave')
1