Bokeh：使用Bokeh进行流式传输绘制两条线图

在本文中，我们将介绍如何使用Bokeh进行流式传输，以绘制两条线图。

Bokeh是一个Python数据可视化库，用于创建交互式和动态的图表、图形和仪表盘。它支持流式传输数据，这使得我们可以实时更新和显示数据，例如实时监测传感器数据或股票价格。

首先，我们需要安装Bokeh库。可以通过pip命令进行安装：

pip install bokeh

接下来，让我们通过一个示例来演示如何使用Bokeh进行流式传输绘制两条线图。

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

# 创建一个图表
p = figure(title="Streaming Line Graph", x_axis_label='Time', y_axis_label='Value')

# 创建两个数据源
source1 = ColumnDataSource(data=dict(time=[], value=[]))
source2 = ColumnDataSource(data=dict(time=[], value=[]))

# 创建两条线图
line1 = p.line(x='time', y='value', color='blue', line_width=2, source=source1)
line2 = p.line(x='time', y='value', color='red', line_width=2, source=source2)

# 更新数据
def update():
    new_data1 = dict(time=[random.random()*10], value=[random.random()*10])
    new_data2 = dict(time=[random.random()*10], value=[random.random()*10])
    source1.stream(new_data1)
    source2.stream(new_data2)

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

# 显示图表
curdoc().add_root(p)

在这个示例中，我们首先导入了需要的Bokeh模块。然后，我们创建了一个图表对象p，设置了标题和轴标签。接下来，我们创建了两个数据源source1和source2，用于存储每次数据更新的时间和值。然后，我们使用p.line()创建了两条线图，并将数据源指定为对应的数据源对象。之后，我们定义了一个update()函数，用于生成随机的数据并将其流式传输到数据源中。最后，我们使用curdoc().add_periodic_callback()方法设置数据更新的间隔，并使用curdoc().add_root()方法将图表对象添加到文档中。

现在，我们可以运行这段代码并在浏览器中打开生成的Bokeh文档。我们将看到两条随机生成的线图，并且每秒钟数据都会更新一次。

阅读更多：Bokeh 教程

总结

本文介绍了如何使用Bokeh进行流式传输绘制两条线图。我们首先安装了Bokeh库，并使用示例代码演示了如何创建图表对象、数据源对象，并通过流式传输实时更新数据。Bokeh使得数据可视化更加交互和动态，可以应用于各种实时数据监测和分析的场景中。希望本文对于使用Bokeh进行流式传输绘制线图的学习有所帮助。