Bokeh 更新Bokeh绘图的方法

在本文中，我们将介绍如何使用Ajax来更新Bokeh绘图。Bokeh是一个Python数据可视化库，它可以帮助我们创建交互性强大的绘图。通过使用Ajax技术，我们可以动态地更新Bokeh绘图，以显示实时数据或响应用户的交互操作。

阅读更多：Bokeh 教程

简介

Bokeh是一个开放源代码的交互式数据可视化库，它可以生成漂亮而且功能强大的静态、动态和交互式可视化。Bokeh可以用于Python和其他编程语言，它提供了丰富的绘图工具和布局选项，使我们可以根据数据需求创建各种类型的图表。

使用Ajax更新Bokeh绘图

要使用Ajax更新Bokeh绘图，我们需要以下步骤：

步骤1：导入必要的库和模块

from bokeh.io import output_file, curdoc
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.models.widgets import Button
from bokeh.layouts import column
from bokeh.client import push_session
import numpy as np
import time

在这个示例中，我们导入了一些必要的Bokeh库和模块。output_file用于指定输出文件的名称，curdoc用于处理文档对象，figure用于创建绘图对象，ColumnDataSource用于管理数据源，Button用于创建一个按钮，column用于创建布局，push_session用于与服务器进行通信，numpy用于生成随机数据，time用于控制更新频率。

步骤2：创建绘图对象和数据源

output_file("bokeh_plot.html")

source = ColumnDataSource(data=dict(x=[], y=[]))

p = figure(plot_width=400, plot_height=400)
p.circle('x', 'y', source=source)

在这个示例中，我们创建了一个输出文件，并创建了一个空的数据源。然后，我们创建了一个绘图对象，并使用circle方法在绘图上绘制数据点。我们使用数据源来管理绘图所需的数据。

步骤3：创建更新函数

def update():
    data = dict(x=np.random.random(100), y=np.random.random(100))
    source.data = data

button = Button(label="Update")
button.on_click(update)

在这个示例中，我们创建了一个名为update的函数，用于更新数据源。在函数中，我们生成了新的随机数据，并将其赋值给数据源。然后，我们创建了一个按钮，当按钮被点击时，会调用update函数进行数据更新。

步骤4：创建布局和启动会话

layout = column(button, p)
curdoc().add_root(layout)

session = push_session(curdoc())
session.show()

在这个示例中，我们创建了一个包含按钮和绘图的布局，并将其添加到文档中。然后，我们使用push_session创建了一个与服务器进行通信的会话，并显示了绘图。

步骤5：启动Bokeh服务器

要启动Bokeh服务器，我们需要在命令行中运行以下命令：

bokeh serve --show bokeh_plot.py

这将启动一个本地服务器，并显示包含更新的Bokeh绘图的网页。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用Ajax技术来更新Bokeh绘图。通过使用Ajax，我们可以动态地更新绘图，以显示实时数据或响应用户的交互操作。Bokeh提供了强大的绘图工具和布局选项，使我们能够创建各种类型的图表。通过遵循上述步骤，我们可以轻松地创建和更新Bokeh绘图。