Bokeh：如何在Bokeh中更新数据选择

在本文中，我们将介绍如何在Bokeh Python中更新数据选择。Bokeh是一个用于数据可视化的强大工具，通过使用Bokeh库，我们可以创建交互式和动态的数据图表。数据选择是Bokeh中一个重要的功能，它允许用户根据自己的需要动态选择和更新数据。

阅读更多：Bokeh 教程

Bokeh简介

Bokeh是一个用于Python语言的交互式数据可视化库。它是一个开源项目，旨在帮助开发者以简单的方式创建具有各种交互功能的信息图表、仪表板和应用程序。与其他一些数据可视化库相比，Bokeh有一些独特的特点，例如：

Bokeh支持多种绘图风格，包括基本绘图、统计绘图和地理绘图等。
Bokeh可以直接生成交互式HTML文件，因此用户无需任何额外工具即可在Web浏览器中查看和探索生成的图表。
Bokeh的绘图结果支持大规模数据集，即使在具有数百万条记录的情况下也能实现高性能绘图。

总之，Bokeh是一个功能强大、灵活且易于使用的数据可视化工具，适用于各种场景。

更新数据选择

在Bokeh中，数据选择是指根据用户的需求来选择和过滤数据子集。Bokeh提供了多种方法来实现数据选择，例如使用选择工具、下拉框和滑块等。其中，选择工具是最常用和强大的功能之一，它允许用户选择特定的数据点或区域，然后根据用户的选择更新图表。

下面我们将介绍一个示例来演示如何在Bokeh中更新数据选择。

from bokeh.io import output_file, show
from bokeh.models import ColumnDataSource, Select
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.layouts import column
from bokeh.sampledata.iris import data

# 创建ColumnDataSource
source = ColumnDataSource(data)

# 创建选择下拉框
select = Select(title="Species", options=list(data.species.unique()), value=list(data.species.unique())[0])

# 创建图表
p = figure(plot_width=400, plot_height=400)
p.circle(x='petal_length', y='petal_width', source=source)

# 定义回调函数
def callback(attr, old, new):
    # 根据选择更新数据源
    selected = data[data.species == select.value]
    source.data = ColumnDataSource(selected).data

# 绑定回调函数到选择下拉框
select.on_change('value', callback)

# 创建布局
layout = column(select, p)

# 输出为静态HTML文件
output_file("bokeh_update_selection.html")

# 显示图表
show(layout)

在上述示例中，我们使用了Iris数据集，并根据选择的物种来更新图表。首先，我们创建一个ColumnDataSource来存储数据。然后，我们创建一个选择下拉框，其中选项是数据集中的不同物种。接下来，我们创建一个散点图，并使用ColumnDataSource作为数据源。最后，我们定义了一个回调函数，当选择下拉框的值发生变化时，会根据选择更新数据源，然后重新绘制图表。最后，我们将选择下拉框和图表放在一个垂直布局中，并将结果输出为一个静态的HTML文件。

通过运行上述示例代码，我们可以得到一个交互式的图表，在选择下拉框中选择不同的物种时，图表会根据选择更新。