Bokeh Bokeh：自动刷新的Bokeh绘图

在本文中，我们将介绍Bokeh绘图库的自动刷新功能。Bokeh是一个优秀的Python绘图库，它可以创造出漂亮、交互性强的可视化效果。而自动刷新的功能可以实时更新图表，让我们能够实时观察数据的变化。

阅读更多：Bokeh 教程

什么是Bokeh？

Bokeh是基于Python的交互式数据可视化库，它可以帮助我们轻松创建漂亮且具有交互性的可视化图表。Bokeh支持多种绘图类型，包括折线图、散点图、条形图等，而且可以进行高度自定义。

Bokeh自动刷新功能的作用

Bokeh的自动刷新功能非常有用，它可以实时更新绘图，让我们能够方便地观察数据的变化。无论是监控实时的传感器数据、观察实验结果的变化还是展示实时股票行情，Bokeh自动刷新功能都可以满足我们对数据实时变化的观察需求。

如何使用Bokeh进行自动刷新

Bokeh的自动刷新功能可以通过使用bokeh.server模块来实现。下面我们将通过一个简单的例子来演示如何使用Bokeh进行自动刷新。

from bokeh.plotting import figure, curdoc
from bokeh.models import ColumnDataSource
from random import random

# 创建一个空的数据源
source = ColumnDataSource(dict(x=[], y=[]))

# 创建一个绘图对象
p = figure(plot_width=400, plot_height=400)
r = p.circle(x='x', y='y', source=source)

# 定义一个更新数据的函数
def update():
    new_data = dict(x=[random()], y=[random()])
    source.stream(new_data, rollover=10)

# 设置定时器，每隔1秒调用更新数据的函数
curdoc().add_periodic_callback(update, 1000)

# 在网页中显示图表
curdoc().add_root(p)

在上述例子中，我们首先创建了一个空的数据源source，然后创建了一个绘图对象p，并在图表中添加了一个圆形点图形r，该图形的数据源设置为刚创建的数据源。接下来，定义了一个update()函数，该函数会生成一个随机的坐标点，并使用source.stream()方法将数据源更新。最后，通过curdoc().add_periodic_callback()方法来设置每隔1秒执行一次update()函数，从而实现自动刷新的效果。最后一行代码curdoc().add_root(p)用于将图表显示在网页中。

通过运行上述代码，我们可以在网页中看到一个自动刷新的图表。每隔1秒，图表中的圆形点的位置都会更新。

Bokeh自动刷新的其他设置

除了设置定时器来自动刷新图表外，Bokeh还提供了其他一些设置来满足不同的需求。例如，我们可以根据数据的增量来更新图表，而不是按照固定的时间间隔。我们可以使用source.stream()方法的rollover参数来设置数据更新的滚动次数。当滚动次数达到设定值后，图表的数据将会清空。

此外，我们还可以根据特定的事件来触发图表的自动刷新。例如，在网络应用程序中，我们可以根据用户的操作或者其他事件来触发图表的自动刷新。

总结

Bokeh的自动刷新功能让我们能够方便地实时观察数据的变化。通过使用bokeh.server模块，我们可以设置定时器或者根据事件来实现图表的自动刷新。Bokeh的自动刷新功能为我们提供了一个强大的工具，使得数据可视化更加生动和有趣。无论是在监控数据、数据分析还是企业报告中，Bokeh的自动刷新功能都能够派上用场，帮助我们更好地理解和展示数据。

因此，在使用Bokeh进行数据可视化时，我们可以充分利用其自动刷新功能，实时观察数据的变化，把握数据的动态趋势。同时，我们还可以根据不同需求灵活设置自动刷新的参数，进一步提升数据可视化的效果和用户体验。