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Bokeh hexbin-查找每个六边形的原始索引

hexagonal-tiles coordinate-transformation bokeh coordinates python

Miri Ostrovsky · 技术社区 · 6 年前

我使用的是Bokeh0.12.15版本,它生成了一个很棒的hexbin图。我想知道怎样才能轻松地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)

我想找到 对于每个hexbin,其内部元组(x,y)的索引

谢谢

1 回复 | 直到 5 年前

bigreddot 6 年前

编辑:好吧,我刚刚意识到(我想)你在问一个不同的问题。要找出每个平铺中原始点的索引,基本上必须重新创建 hexbin 其本身:

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')}

此处为 groups dict是 (q,r) 磁贴的轴向六角坐标,该值是该磁贴中点的索引列表。

旧答案

该信息位于 bins 返回的数据帧:

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

在这里 q 和 r 是 Axial Hex Grid Coordinates .如果你想要笛卡尔坐标 x 和 y 六角平铺中心的坐标,可以使用 axial_to_cartesian 作用

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