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编辑 2

我修复了错误代码的一部分,使用那行代码,我为每个信息(轴 X)添加了类别。

y = joy(cat, EveryTest[i].GPS)

添加那行代码后,图表有所改善,但仍有一些问题。该图从第 4 个类别开始(我的意思是 12:40:00),它必须从第一个类别(12:10:00)开始,我做错了什么?

在此处输入图像描述

编辑 1

我将 Bkoeh 更新为0.12.13,然后修复了标签问题。现在我的问题是:我认为 ( for i, cat in enumerate(reversed(cats)):) 的循环将每个图表放在标签上,但不要发生这种情况。我看到图表卡在第 5 到第 6 个标签上。(12:30:00 或 12:50:00)

在此处输入图像描述

- 问题开始 -

我正在尝试重现joyplot 的示例。但是当我想批量处理自己的数据时我遇到了麻烦。我不想绘制直方图,我想在X中绘制一些列表,在Y中绘制一些列表。但我不明白我做错了什么。

代码(固定):

from numpy import linspace
from scipy.stats.kde import gaussian_kde
from bokeh.io import output_file, show
from bokeh.models import ColumnDataSource, FixedTicker, PrintfTickFormatter
from bokeh.plotting import figure
#from bokeh.sampledata.perceptions import probly 
bokeh.BOKEH_RESOURCES='inline'
import colorcet as cc

output_file("joyplot.html")

def joy(category, data, scale=20):
    return list(zip([category]*len(data),data))

#Elements = 7

cats = ListOfTime #  list(reversed(probly.keys())) #list(['Pos_1','Pos_2']) #

print len(cats),' lengh of times'

palette = [cc.rainbow[i*15] for i in range(16)]
palette += palette
print len(palette),'lengh palette'
x = X # linspace(-20,110, 500) #Test.X #
print len(x),' lengh X'
source = ColumnDataSource(data=dict(x=x))

p = figure(y_range=cats, plot_width=900, x_range=(0, 1500), toolbar_location=None)

for i, cat in enumerate(reversed(cats)):
    y = joy(cat, EveryTest[i].GPS)
    #print cat
    source.add(y, cat)
    p.patch('x', cat, color=palette[i], alpha=0.6, line_color="black", source=source)
    #break
print source
p.outline_line_color = None
p.background_fill_color = "#efefef"

p.xaxis.ticker = FixedTicker(ticks=list(range(0, 1500, 100)))
#p.xaxis.formatter = PrintfTickFormatter(format="%d%%")

p.ygrid.grid_line_color = None
p.xgrid.grid_line_color = "#dddddd"
p.xgrid.ticker = p.xaxis[0].ticker

p.axis.minor_tick_line_color = None
p.axis.major_tick_line_color = None
p.axis.axis_line_color = None

#p.y_range.range_padding = 0.12
#p
show(p)

变量是:

print X, type(X)
[ 3  6  9 12 15 18 21 24 27 30 33 36 39 42 45 48 51 54 57 60 63 66 69 72 75
 78 81 84 87 90 93 96 99] <type 'numpy.ndarray'>

print EveryTest[0].GPS, type(EveryTest[i].GPS)
0     2
1     2
2     2
3     2
4     2
5     2
6     2
7     2
8     2
9     2
10    2
11    2
12    2
13    2
14    2
15    2
16    2
17    2
18    2
19    2
20    2
21    2
22    2
23    2
24    2
25    2
26    2
27    2
28    2
29    2
30    2
31    2
32    2
Name: GPS, dtype: int64 <class 'pandas.core.series.Series'>

按照示例,数据类型可以。但我得到下一张图片: 在此处输入图像描述

我期待这样的事情: 在此处输入图像描述

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