Bokeh 时间序列中的实时流

在本文中，我们将介绍如何使用Bokeh在时间序列中创建实时流图表。Bokeh是一个功能强大的Python库，用于数据可视化，它具有丰富的工具和功能，可以创建交互式和动态的时间序列图表。

阅读更多：Bokeh 教程

Bokeh 是什么？

Bokeh是一个用于交互式可视化的Python库。它的设计目标是使数据科学家和数据分析师能够快速轻松地创建优雅的图形和图表。Bokeh具有丰富的功能，包括静态图形、交互式图形和动态图形。它不仅可以用于静态的数据呈现，还可以用于实时流数据的可视化。

Bokeh 中的时间序列

在Bokeh中，时间序列是指具有时间标记的一系列数据点。时间序列通常用于分析和展示时间相关的数据，比如股票价格、传感器数据、气象数据等。Bokeh提供了许多工具和功能来处理时间序列数据，并使其可视化。

实时流图表

实时流图表是指随时间动态更新的图表。它们可以实时显示数据的变化，并且可以根据需要进行交互。Bokeh提供了实时流图表的支持，使我们能够动态地可视化流数据。

实时流数据的获取

在实时流图表中，我们需要获取实时流数据并进行处理。Bokeh支持从各种来源获取数据，如网络数据、传感器数据等。我们可以使用Bokeh提供的工具和接口来获取数据，并将其实时可视化。

实时流图表的创建

在Bokeh中，我们可以使用figure函数创建实时流图表。我们可以设置图表的样式、数据源和其他属性。然后，我们可以使用line或其他图形对象来显示流数据。

以下是一个简单的示例，展示了如何使用Bokeh创建实时流图表。

from bokeh.io import curdoc
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.plotting import figure
from random import randrange

# 创建实时流数据源
source = ColumnDataSource(dict(x=[], y=[]))

# 创建实时流图表
p = figure(plot_height=300, plot_width=800, title="实时流图表")
p.line(x="x", y="y", source=source)

# 更新实时流数据
def update():
    new_data = dict(x=[randrange(1, 10)], y=[randrange(1, 10)])
    source.stream(new_data)

# 每隔1秒更新一次数据
curdoc().add_periodic_callback(update, 1000)

# 显示实时流图表
curdoc().title = "实时流图表"
curdoc().add_root(p)

在这个示例中，我们使用ColumnDataSource来创建实时流数据源。然后，我们使用figure函数创建一个图表，并使用line函数来显示实时流数据。