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python - Bokeh hexbin - 找到每个六边形的原始索引

转载 作者:太空宇宙 更新时间:2023-11-04 02:28:07 24 4
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我使用的是 Bokeh 0.12.15 版本,它生成了一个很棒的 hexbin 图。我想知道如何轻松找到每个六边形值的索引?

例如下面的代码 ( https://docs.bokeh.org/en/latest/docs/gallery/hexbin.html ):

import numpy as np

from bokeh.io import output_file, show
from bokeh.models import HoverTool
from bokeh.plotting import figure

n = 500
x = 2 + 2*np.random.standard_normal(n)
y = 2 + 2*np.random.standard_normal(n)

p = figure(title="Hexbin for 500 points", match_aspect=True,
tools="wheel_zoom,reset", background_fill_color='#440154')
p.grid.visible = False

r, bins = p.hexbin(x, y, size=0.5, hover_color="pink", hover_alpha=0.8)

p.circle(x, y, color="white", size=1)

hover = HoverTool(tooltips=[("count", "@c"), ("(q,r)", "(@q, @r)")],
mode="mouse", point_policy="follow_mouse", renderers=[r])

p.add_tools(hover)

output_file("hexbin.html")

show(p)

我想为每个 hexbin 找到其中包含的元组 (x,y) 的索引

谢谢

最佳答案

编辑:好的,我刚刚意识到(我认为)您在问一个不同的问题。要找出每个图 block 中原始点的索引,您基本上必须重新创建 hexbin 本身所做的事情:

In [8]: from bokeh.util.hex import cartesian_to_axial

In [8]: import pandas as pd

In [9]: q, r = cartesian_to_axial(x, y, 0.5, "pointytop")

In [10]: df = pd.DataFrame(dict(r=r, q=q))

In [11]: groups = df.groupby(['q', 'r'])

In [12]: groups.groups
Out[12]:
{(-4, -3): Int64Index([272], dtype='int64'),
(-4, 0): Int64Index([115], dtype='int64'),
(-4, 3): Int64Index([358], dtype='int64'),
(-4, 4): Int64Index([480], dtype='int64'),
(-3, -1): Int64Index([323], dtype='int64'),
(-3, 2): Int64Index([19, 229, 297], dtype='int64'),
...
(11, -5): Int64Index([339], dtype='int64'),
(12, -7): Int64Index([211], dtype='int64')}

groups 字典中每个条目的每个键是图 block 的 (q,r) 轴向十六进制坐标,值是索引列表该瓷砖中的点数。


旧答案

该信息在返回的 bins DataFrame 中:

In [3]: bins.head()
Out[3]:
q r counts
0 -4 -3 1
1 -4 0 1
2 -4 3 1
3 -4 4 1
4 -3 -1 1

这里的qrAxial Hex Grid Coordinates .如果你想要十六进制图 block 中心的笛卡尔 xy 坐标,你可以使用 axial_to_cartesian功能。

关于python - Bokeh hexbin - 找到每个六边形的原始索引,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49853567/

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