散景：多折线图中的图外图例

Posted 2023-02-16

【中文标题】散景：多折线图中的图外图例

【英文标题】：Bokeh: Legend outside plot in multi line chart

【发布时间】：2021-11-17 14:33:31

【问题描述】：

我在 Bokeh 中有一个多线图：

import pandas as pd
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.palettes import Category20c_7
from bokeh.io import output_file
from bokeh.models import SingleIntervalTicker, LinearAxis, ColumnDataSource

output_file("conso_daily.html")

treatcriteria_daily_data = pd.read_csv("treatcriteria_evolution.csv", sep=';')

final_daily_data = treatcriteria_daily_data.groupby(['startdate_weekyear','startdate_dayweek'],as_index = False).sum().pivot('startdate_weekyear','startdate_dayweek').fillna(0)

# keep only integer values in x axis
def interval_integer(plot):
    ticker = SingleIntervalTicker(interval=1, num_minor_ticks=1)
    xaxis = LinearAxis(ticker=ticker)
    plot.add_layout(xaxis, 'below')
    
numlines = len(final_daily_data.columns)
palette = Category20c_7[0:numlines]

# remove the last week if there is not all the data
data_without_last_week = final_daily_data[(final_daily_data != 0).all(1)]

cpu_values_daily = data_without_last_week.values.T.tolist()

weeks = []
for i in range(0,len(data_without_last_week.columns)):
    weeks.append(data_without_last_week.index)

df = 'week': weeks, 
      'day': ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday', 'Sunday'], 
      'color': ['red', 'orange', 'yellow', 'green', 'grey', 'pink', 'purple'],
      'HCPU': cpu_values_daily

source = ColumnDataSource(df)

p = figure(width=800, height=500)
p.multi_line(xs='week', ys='HCPU', legend='day', color='color',
             line_width=5, line_alpha=0.6, hover_line_alpha=1.0,
             source=source)
p.xaxis.visible = False
p.left[0].formatter.use_scientific = False

interval_integer(p)

show(p)

我想在绘图区域之外显示图例，因为顶部曲线（星期日）被隐藏了。 我尝试关注这个线程，但它适用于单行而不是多行：Create a two line legend in a bokeh plot

使用此代码，我搜索在绘图区域外显示图例，但它不起作用：

legend = Legend(items=[
    ('Monday', [p[0]]),
    ('Tuesday', [p[1]]),
    ('Wednesday', [p[2]]),
    ('Thursday', [p[3]]),
    ('Friday', [p[4]]),
    ('Saturday', [p[5]]),
    ('Sunday', [p[6]]),
], location=(0, -30))


p.add_layout(legend, 'right')

TypeError: 'Figure' object is not subscriptable

谢谢。

编辑：如果有用的话，这是我的数据“final_daily_data”：

                     mc_cpu_hours                                \
startdate_dayweek               1              2              3   
startdate_weekyear                                                
27                  527644.000731  468053.338183  517548.838022   
28                  349896.850976  481313.693908  372385.568095   
29                  168595.113447  388117.184580  373894.548600   
30                  176007.786269  364379.872622  366155.953075   
31                  177517.591864       0.000000       0.000000   

                                                                                
startdate_dayweek               4              5              6              7  
startdate_weekyear                                                              
27                  573669.325129  515710.534260  511711.421986  841073.028107  
28                  378069.713821  385937.231788  385856.666340  842468.209151  
29                  343235.942227  376405.876236  400007.946715  662019.708660  
30                  375948.240935  366151.336263  395790.387672  700936.336812  
31                       0.000000       0.000000       0.000000  686023.780120

【问题讨论】：

你能提供数据来重现你的问题吗？

我现在添加了我的数据。

【参考方案1】：

您的问题在legend = Legend(items=[('Monday', [p[0]]), ...]) 中，或者在p[0]、...、p[7] 中更准确。图形对象不可下标，因为它不是列表或字典，这会引发错误。我认为在您的情况下，定义 Legend()-class 空白就足够了，无需任何进一步的信息。

小例子

import pandas as pd
from bokeh.plotting import figure, show, output_notebook
from bokeh.models import Legend
output_notebook()
source = pd.DataFrame(
     'xs':[[1,2,3,4],[1,2,3,4]],
     'ys':[[1,2,3,4],[4,3,2,1]],
     'label':['a','b'],
     'color':['blue','green']
    )

p = figure(width=400, height=300)
p.add_layout(Legend(),'right')
p.multi_line(xs='xs', ys='ys', legend_field ='label', color='color', source=source)

show(p)

输出