Bokeh 时间序列在 Bokeh 中的流处理

在本文中，我们将介绍如何使用 Bokeh 对时间序列数据进行流处理。Bokeh 是一个用于 Python 的交互式数据可视化库，它可以帮助我们创建各种各样的交互式图表和可视化效果。

阅读更多：Bokeh 教程

Bokeh 的时间序列功能

Bokeh 提供了一些功能强大的工具，用于可视化和处理时间序列数据。其中包括：

1. 数据导入和准备

Bokeh 提供了方便的方法来导入和准备时间序列数据。我们可以从各种数据源中导入数据，例如 CSV 文件、数据库或者在线数据源。一旦数据被导入，我们可以使用 Bokeh 提供的工具对数据进行预处理。例如，我们可以过滤不需要的数据，合并多个数据源，或者对数据进行平滑处理。

下面是一个简单的示例，展示了如何使用 Bokeh 导入和准备时间序列数据：

from bokeh.sampledata import stocks
from bokeh.plotting import figure, show

# 导入从 Yahoo Finance 下载的股票数据
data = stocks.load('GOOG')

# 准备数据
date = data['date']
price = data['close']

# 创建一个 Bokeh 图表对象，并绘制折线图
p = figure(title='Google Stock Price', x_axis_label='Date', y_axis_label='Close Price')
p.line(x=date, y=price)

# 显示图表
show(p)

2. 实时更新

Bokeh 提供了实时更新时间序列数据的功能。这意味着我们可以动态地在图表上添加和更新数据点，以反映最新的数据。这对于监控和实时数据可视化非常有用。

下面是一个简单的示例，展示了如何使用 Bokeh 进行实时更新：

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

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

# 创建一个 Bokeh 图表对象，并绘制散点图
p = figure(title='Real-time Streaming', x_axis_label='X', y_axis_label='Y')
p.circle(x='x', y='y', color='navy', alpha=0.5, size=8, source=source)

# 创建一个回调函数，用于实时更新数据
def update():
    new_data = dict(x=[randrange(1, 10)], y=[randrange(1, 10)])
    source.stream(new_data)

# 使用 Bokeh 提供的 curdoc() 函数获取当前文档，并添加回调函数
curdoc().add_periodic_callback(update, 1000)

# 显示图表
show(p)

3. 时间轴和工具箱

Bokeh 提供了一些方便的时间轴和工具箱，用于处理时间序列数据。我们可以使用这些工具来缩放、平移和选择数据，以及添加各种交互式操作和效果。

下面是一个简单的示例，展示了如何使用 Bokeh 的时间轴和工具箱：

from bokeh.sampledata import temperature
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import RangeSlider

# 导入气温数据
data = temperature.temperature

# 创建一个 Bokeh 图表对象，并绘制折线图
p = figure(title='Temperature', x_axis_type='datetime', x_axis_label='Date', y_axis_label='Temperature')
p.line(x='index', y='New York', source=data)

# 创建一个可调整时间范围的 RangeSlider
slider = RangeSlider(start=data.index[0], end=data.index[-1], value=(data.index[0], data.index[-1]), step=1, title='Date Range')

# 添加 RangeSlider 到图表中，并将其与图表进行关联
p.add_tools(slider)

# 显示图表
show(p)