如何在Bokeh中悬停多行字形时显示单个值？

Question

至于现在，我看到Bokeh支持HoverTool for multi_line字形。 但问题是，如果我想显示点的特定值 - 它会显示所有值列表而不是它。

请参见下面的示例：

from bokeh.plotting import show, figure
from bokeh.models import ColumnDataSource, HoverTool

df = {'X_value': [[1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]], 
      'model': ['m1', 'm1', 'm2', 'm2'], 
      'color': ['red', 'red', 'blue', 'blue'],
      'Y_value': [[0.50, 0.66, 0.70, 0.67], [0.65, 0.68, 0.71, 0.66], [0.80, 0.79, 0.84, 0.80], [0.80, 0.83, 0.76, 0.64]]}

source = ColumnDataSource(df)

p = figure(plot_height=400)
p.multi_line(xs='X_value', ys='Y_value', legend="model", color='color',
             line_width=5, line_alpha=0.6, hover_line_alpha=1.0,
             source=source)

p.add_tools(HoverTool(show_arrow=False, line_policy='next', tooltips=[
    ('X_value', '@X_value'),
    ('Y_value', '@Y_value')
]))

show(p)

我知道$ x，$ y的能力，但显示在鼠标下协调，并且当你移动鼠标时它们会发生变化，这不是所希望的行为。

有没有办法在multi_line字形中显示悬停点的确切值？

P.S。创建隐形线不是一个解决方案，因为我有更高级的过滤和链接图等情节。

谢谢！

Answer 1

如果你更新到散景版0.12.16，你可以使用这样的新类CustomJSHover：

from bokeh.plotting import show, figure
from bokeh.models import ColumnDataSource, HoverTool
from bokeh.models.tools import CustomJSHover


df = {'X_value': [[1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]], 
      'model': ['m1', 'm1', 'm2', 'm2'], 
      'color': ['red', 'red', 'blue', 'blue'],
      'Y_value': [[0.50, 0.66, 0.70, 0.67], [0.65, 0.68, 0.71, 0.66], [0.80, 0.79, 0.84, 0.80], [0.80, 0.83, 0.76, 0.64]]}

source = ColumnDataSource(df)

p = figure(plot_height=400)
p.multi_line(xs='X_value', ys='Y_value', legend="model", color='color',
             line_width=5, line_alpha=0.6, hover_line_alpha=1.0,
             source=source)

x_custom = CustomJSHover(code="""
    return '' + special_vars.data_x
""")

y_custom = CustomJSHover(code="""
    return '' + special_vars.data_y
""")

p.add_tools(
    HoverTool(
        show_arrow=False, 
        line_policy='next',
        tooltips=[
            ('X_value', '@X_value{custom}'),  # or just ('X_value', '$data_x')
            ('Y_value', '@Y_value{custom}')
        ],
        formatters=dict(
            X_value=x_custom,
            Y_value=y_custom
        )
    )
)

show(p)

Answer 2

根据Dmitriy在上述答案中的评论，他说data_x和data_y现在已公开，因此您只需要将代码更改为：

p.add_tools(HoverTool(show_arrow=False, line_policy='next', tooltips=[
    ('X_value', '$data_x'),
    ('Y_value', '$data_y')
]))

但是，这样做的好处是您可以使用Bokeh格式化程序。例如这是我用于日期时间轴上的值的一个，例如：

plot.add_tools(HoverTool(tooltips=
    [
        ('Date',  '$data_x{%F}'),
        ('Level', '$data_y{0,0.000000}'),
        ('Ticket', '@ticket')
    ],
    formatters={
        '$data_x': 'datetime',
    }
))