Bokeh 获取在Bokeh的框选工具中所选的数据

在本文中，我们将介绍如何获取在Bokeh的框选工具中所选的数据。

Bokeh是一个用于构建交互式数据可视化的Python库。它提供了许多工具和功能，包括框选工具，以便我们可以选择特定区域中的数据。使用框选工具，我们可以突出显示我们感兴趣的数据，并对其进行进一步的分析和操作。

阅读更多：Bokeh 教程

Bokeh框选工具

在Bokeh中，框选工具是一种重要的交互功能，它允许用户通过拖动鼠标来创建矩形选择框，以选择特定区域中的数据点。框选工具可用于不同类型的Bokeh图表，如散点图、线图和条形图。

我们可以使用BoxSelectTool类来添加框选工具到我们的Bokeh图表中。下面是一个简单的示例，展示如何创建一个散点图，并添加框选工具：

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import BoxSelectTool, ColumnDataSource

# 创建一个散点图
p = figure()
source = ColumnDataSource(data=dict(x=[1, 2, 3, 4, 5], y=[6, 7, 8, 9, 10]))
p.scatter('x', 'y', source=source)

# 添加框选工具
box_select_tool = BoxSelectTool()
p.add_tools(box_select_tool)

# 显示图表
show(p)

在上面的示例中，我们首先创建了一个散点图，其中包含5个点。然后，我们创建了一个ColumnDataSource对象，它将数据传递给图表的源。接下来，我们使用BoxSelectTool类创建了一个框选工具，并将其添加到图表中。最后，我们使用show()函数显示了该图表。

获取框选的数据

一旦我们使用框选工具选择了图表上的数据点，我们就可以使用Selected对象来获取所选的数据。Selected对象是一个包含所选数据索引的集合。我们可以通过在Bokeh代码中添加回调函数来访问这些索引，并进一步处理所选的数据。

下面是一个示例，展示如何使用回调函数来获取框选的数据：

from bokeh.layouts import column
from bokeh.plotting import curdoc

# 创建一个散点图和框选工具
p = figure()
source = ColumnDataSource(data=dict(x=[1, 2, 3, 4, 5], y=[6, 7, 8, 9, 10]))
p.scatter('x', 'y', source=source)
box_select_tool = BoxSelectTool()
p.add_tools(box_select_tool)

# 定义回调函数来获取框选的数据
def callback(attrname, old, new):
    selected_indices = new['1d']['indices']
    selected_data = {key: source.data[key][selected_indices] for key in source.data}
    print("Selected data:", selected_data)

# 添加回调函数
source.selected.on_change('indices', callback)

# 显示图表
curdoc().add_root(column(p))

在上面的示例中，我们首先创建了一个散点图和框选工具，这与之前的示例相同。然后，我们定义了一个回调函数，该函数在所选数据发生变化时被调用。该回调函数获取框选数据的索引，并通过索引访问所选数据。最后，我们将回调函数添加到源对象的selected属性上，这样当数据被框选时，回调函数将被触发。

运行以上代码，并使用框选工具选择图表上的数据点，您将在命令行中看到所选数据的输出。

总结

在本文中，我们介绍了如何在Bokeh的框选工具中获取所选的数据。我们首先了解了Bokeh框选工具的基本概念和用法，然后展示了如何通过添加回调函数来获取框选的数据。通过使用Bokeh的框选工具，我们可以更方便地选择和操作我们感兴趣的数据，从而更好地进行数据分析和可视化。