如何在bokeh中合并多个条形图？
提问于 2015-07-20 14:09:25
我想在同一幅图上画两张条形图。
一个人只会有积极的价值观，一个人只会有消极的价值观。
我要绿色的正片(x轴上方)和红色的负条(x轴下方)。
问题：
1.是否可以使用bokeh.charts接口中现有的高级栏方法来完成此操作？
如果不是，如何使用较低级别的接口创建条形图？(而不是更高级的bokeh.charts接口)
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2015-07-23 15:53:58
编辑:下面的答案已经过时几年了。现在，各种条形图(堆叠、分组、颜色映射)变得更加简单和容易了。有关许多示例，请参阅用户指南的本节：
1. --我尝试使用高级条形图方法做多个条形图，但是我无法实现我想要的结果，所以我使用了绘图接口。
2.是你要找的吗？
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
plot = figure(width=600, height=600, x_range=(0,50), y_range=(-10,10))
plot.quad(top=[10],bottom=[0],left=[1],right=[2], color='green', line_color='black', legend='positive')
plot.quad(top=[12],bottom=[0],left=[2],right=[3], color='green', line_color='black', legend='positive')
plot.quad(top=[1],bottom=[0],left=[3],right=[4], color='green', line_color='black', legend='positive')
plot.quad(top=[2],bottom=[0],left=[4],right=[5], color='green', line_color='black', legend='positive')
plot.quad(top=[3],bottom=[0],left=[5],right=[6], color='green', line_color='black', legend='positive')
plot.quad(top=[4],bottom=[0],left=[6],right=[7], color='green', line_color='black', legend='positive')
plot.quad(top=[-5],bottom=[0],left=[1],right=[2], color='red', line_color='black', legend='negative')
plot.quad(top=[-6],bottom=[0],left=[2],right=[3], color='red', line_color='black', legend='negative')
plot.quad(top=[-2],bottom=[0],left=[3],right=[4], color='red', line_color='black', legend='negative')
plot.quad(top=[-8],bottom=[0],left=[4],right=[5], color='red', line_color='black', legend='negative')
plot.quad(top=[-9],bottom=[0],left=[5],right=[6], color='red', line_color='black', legend='negative')
plot.quad(top=[-10],bottom=[0],left=[6],right=[7], color='red', line_color='black', legend='negative')
output_file('test.html')
show(plot)Stack Overflow用户
发布于 2018-03-23 12:18:03
您可以使用两个vbar_stack调用：
volume_figure.vbar_stack(["buys"], x='timestamp', width=1.0, color=[colors.turquoise], source=source)
volume_figure.vbar_stack(["sells"], x='timestamp', width=1.0, color=[colors.tomato], source=source)一般来说，条形图在docs部分处理分类数据中有详细的描述。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/31527185
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