Question

我想在一个图中使用多个Hovertool和Hovertool的{{1}}属性，以选择性地应用每个工具。举个例子

names

和两个数据来源：

hover1 = HoverTool(tooltips=[("group", "1")], names = ['line1'])
hover2 = HoverTool(tooltips=[("group", "2")], names = ['lines2'])

我想以下（使用bokeh.models API）应该做我想要的事情

source1 = ColumnDataSource(data=dict(
xs=[[1, 3, 2], [3, 4, 6, 6]],
ys=[[2, 1, 4], [4, 7, 8, 5]], 
))

source2 = ColumnDataSource(data=dict(
xs=[[1, 3, 2], [6, 7, 9, 8]],
ys=[[-1, 0, 1], [1, 1, 2, 1]]
))

结果图中的p = figure(plot_width=400, plot_height=400) l1 = MultiLine(xs='xs', ys='ys', name='lines1') l2 = MultiLine(xs='xs', ys='ys', name='lines2') p.add_tools(hover) p.add_tools(hover2) p.add_glyph(source1, l1) p.add_glyph(source2, l2) show(p) s不起作用（即没有显示工具提示）。使用bokeh.plotting API如下所示，一切都按预期工作：

Hovertool

问题：如何使用bokeh.models API复制bokeh.plotting API的结果？

Answer 1

Bokeh Documentation中names模型的HoverTool属性：

名称：属性类型：List（String）

要查询的名称列表。如果设置，则仅使用具有其name属性匹配值的渲染器。

有了这个

l1 = MultiLine(xs='xs', ys='ys', name='lines1')

您正在为Multiline对象指定名称，这是一个字形，而不是渲染器。所以试试这个

from bokeh.io import output_notebook, show
output_notebook()

import numpy as np
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.models.sources import ColumnDataSource
from bokeh.models.glyphs import MultiLine
from bokeh.layouts import row
from bokeh.models.tools import HoverTool

source = ColumnDataSource(data=dict(
        xs1=[[1, 2, 3], [5, 6, 7]],
        ys1=[[1, 2, 3], [6, 5, 7]],
        xs2=[[7, 8, 9], [1, 2, 3]],
        ys2=[[4, 5, 7], [6, 7, 2]],
    )
)

hover1 = HoverTool(tooltips=[("group", "1")], names = ['lines1'])
hover2 = HoverTool(tooltips=[("group", "2")], names = ['lines2'])

p = figure(plot_width=400, plot_height=400)
l1 = MultiLine(xs='xs1', ys='ys1')
l2 = MultiLine(xs='xs2', ys='ys2')
r1 = p.add_glyph(source, l1, name='lines1')  # the name is assigned to the renderer
r2 = p.add_glyph(source, l2, name='lines2')
# r1.name = 'lines1'  # or you could assign the name like this as well
# r2.name = 'lines2'

p.add_tools(hover1)
p.add_tools(hover2)

# p = figure(plot_width=400, plot_height=400, tools=[hover1, hover2])
# p.multi_line(xs='xs1', ys='ys1', source=source, name='lines1')
# p.multi_line(xs='xs2', ys='ys2', source=source, name='lines2')


show(p)

将多个散景HoverTool实例与模型API一起使用

1 个答案: