小编um8*_*8ra的帖子

目标：我只想在 2017/10/2 和 2017/10/5 在 x 轴上有刻度线。一个限制是我的时间不能保证均匀分开，因此转换为字符串并执行分类轴是不可能的。它们需要是数字/日期时间。

问题：我不确定如何正确设置所需日期的格式，以便 Bokeh 正确呈现它们。我试过除以 10 ** 9 等以转换为毫秒。这没有奏效。

示例代码：

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import FixedTicker
import pandas as pd
import numpy as np

y = list(range(3))
x = [pd.Timestamp('2017-10-01'), pd.Timestamp('2017-10-09'), pd.Timestamp('2017-10-10')]

tick_vals = pd.Series([pd.Timestamp('2017-10-02'), 
                       pd.Timestamp('2017-10-05')]).astype(np.int64)
tick_vals = tick_vals
tick_vals = tick_vals.astype(float)

fig = figure(x_axis_type='datetime')
fig.line(x, y, y_range_name=None)
fig.xaxis.ticker = FixedTicker(ticks=list(tick_vals)) # Commenting this line works okay using the x values. They are properly formatted.

show(fig)

版本：散景：0.12.9 熊猫：0.20.3 Python：3.5.4 Numpy：1.13.3

我正在尝试使用 Pandas matplotlib API 在同一个图形上绘制条形图和线图。然而，进展并不顺利。我正在使用 twinx() 这似乎是实现这一目标的普遍接受的方式。

请注意，这是在 Jupyter Notebook 中完成的，绘图显示为内联。感谢您的帮助！

fig0, ax0 = matplotlib.pyplot.subplots()
ax1 = ax0.twinx()

trend_df_hours.plot(kind='bar', stacked=True, color=color_list, ax=ax0)
trend_df_qty.plot(kind='line', secondary_y=True, ax=ax1)
matplotlib.pyplot.show()
matplotlib.pyplot.close()