Bokeh Hexbin：如何获取每个六边形对应的原始数据索引？

嘿，我来帮你搞定这个问题！在Bokeh 0.12.15里，内置的hexbin方法确实不会直接返回每个六边形对应的原始数据索引，但我们可以手动计算每个点所属的六边形网格坐标，再把原始索引和这些坐标关联起来，就能轻松获取每个六边形对应的索引列表了。

具体实现步骤 #

• 步骤1：计算每个数据点的六边形网格坐标
  Bokeh的hexbin使用轴向坐标系统（q, r），我们可以用numpy实现和Bokeh一致的坐标计算逻辑，确保每个点的分组和生成的六边形完全匹配。
• 步骤2：按六边形坐标分组收集原始索引
  把每个点的(q, r)作为唯一标识，将对应的原始数据索引收集到列表中，形成“六边形坐标: 索引列表”的映射。
• 步骤3：将索引列表关联到Hexbin的数据源
  生成hexbin图后，把整理好的索引列表添加到hexbin的数据源里，不管是hover显示还是后续提取都能直接调用。

修改后的示例代码 #

import numpy as np
from bokeh.io import output_file, show
from bokeh.models import HoverTool
from bokeh.plotting import figure
from collections import defaultdict

n = 500
x = 2 + 2*np.random.standard_normal(n)
y = 2 + 2*np.random.standard_normal(n)
# 保存所有数据点的原始索引
indices = np.arange(n)

# ----------------------
# 计算每个点对应的六边形网格坐标(q, r)
# 注意size要和后续hexbin方法的size参数保持一致
# ----------------------
hex_size = 0.5
q = np.floor((x / hex_size) * np.sqrt(3)/2 + y / hex_size * 0.5).astype(int)
r = np.floor(y / hex_size * 1.5).astype(int)

# 按(q, r)分组，收集每个六边形对应的原始索引
bin_indices_map = defaultdict(list)
for idx, point_q, point_r in zip(indices, q, r):
    bin_indices_map[(point_q, point_r)].append(idx)

# 创建绘图对象并生成hexbin
p = figure(title="Hexbin for 500 points", match_aspect=True,
           tools="wheel_zoom,reset", background_fill_color='#440154')
p.grid.visible = False

# 生成hexbin并获取其数据源
hex_renderer = p.hexbin(x, y, size=hex_size, hover_color="pink", hover_alpha=0.8)
hex_source = hex_renderer.data_source

# 将索引列表添加到hexbin数据源中
hex_source.data['original_indices'] = [
    bin_indices_map.get((q_val, r_val), []) 
    for q_val, r_val in zip(hex_source.data['q'], hex_source.data['r'])
]

# 添加HoverTool，鼠标悬停时显示六边形的索引列表
hover = HoverTool(tooltips=[
    ("数据量", "@count"),
    ("原始索引", "@original_indices")
], renderers=[hex_renderer])
p.add_tools(hover)

output_file("hexbin_with_indices.html")
show(p)

关键说明 #

• 手动计算的q和r坐标必须和hexbin方法的size参数一致，否则分组会和Bokeh生成的六边形不匹配。
• 通过hex_source.data['original_indices']可以直接提取所有六边形对应的原始索引列表，方便后续分析使用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Miri Ostrovsky