Bokeh 在 Jupyter Notebook 中使用 Bokeh小部件更新 Bokeh绘图

在本文中，我们将介绍如何在 Jupyter Notebook 中使用 Bokeh 小部件来更新 Bokeh 绘图。
Bokeh 是一个用于构建交互式数据可视化的 Python 库。它提供了丰富的绘图功能，可以创建出漂亮而互动的数据可视化图表。Bokeh 小部件是 Bokeh 库的一部分，可以与绘图结合使用，实现交互式功能。

阅读更多：Bokeh 教程

Bokeh 简介

Bokeh 是一个基于浏览器的 Python 交互式可视化库。它能够创建出漂亮且交互性强的图表，可以帮助用户更好地理解和分析数据。Bokeh 的一个重要特点是它能够将图表展示在浏览器中，用户可以通过交互操作对图表进行探索和导航。 Bokeh 还提供了丰富的可视化功能，包括散点图、折线图、柱状图、饼图等。此外，Bokeh 还支持使用小部件来增加交互功能，并能够很好地与 Jupyter Notebook 集成。

在 Jupyter Notebook 中使用 Bokeh 小部件

以下是在 Jupyter Notebook 中使用 Bokeh 小部件更新 Bokeh 绘图的步骤：

步骤 1 – 导入必要的库

在开始之前，我们首先需要导入相关的库：

from bokeh.io import show, output_notebook
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.models import Slider

步骤 2 – 创建一个 Bokeh 绘图

我们可以使用 Bokeh 来创建一个基本的绘图，并设置一些初始属性，例如标题、坐标轴标签和范围等。下面是一个创建散点图的例子：

p = figure(title="Scatter Plot", x_axis_label="x", y_axis_label="y", plot_width=400, plot_height=400)
p.circle([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5], size=10, color="navy", alpha=0.5)

步骤 3 – 创建一个 Bokeh 小部件

我们可以使用 Bokeh 小部件来增加交互式功能。在这个例子中，我们将创建一个滑动条小部件，用于更新绘图数据。下面是创建滑动条小部件的例子：

slider = Slider(start=0, end=10, step=0.1, value=5, title="Value")

步骤 4 – 定义一个更新函数

我们需要定义一个函数来更新绘图。这个函数将使用滑动条的值来更新绘图数据。下面是一个更新函数的例子：

def update_plot(attr, old, new):
    p.circle([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, new], size=10, color="navy", alpha=0.5)

步骤 5 – 连接小部件和更新函数

我们需要将小部件和更新函数连接起来，以实现对绘图的实时更新。下面是将滑动条小部件的值与更新函数连接的例子：

slider.on_change('value', update_plot)

步骤 6 – 显示绘图和小部件

最后，我们可以使用 show 函数来显示绘图和小部件。使用 output_notebook 函数能够确保绘图能够在 Jupyter Notebook 中正常显示。下面是显示绘图和小部件的例子：

output_notebook()
show(p)
show(slider)

现在，当我们移动滑动条的时候，绘图中的数据会实时更新。

总结

在本文中，我们介绍了如何在 Jupyter Notebook 中使用 Bokeh 小部件来更新 Bokeh 绘图。通过使用 Bokeh 小部件，用户可以实现交互式功能，实时更新绘图数据。这对于数据可视化和数据分析非常有用。 Bokeh 是一个功能丰富且易于使用的 Python 可视化库，通过使用 Bokeh 小部件，您可以更好地利用 Bokeh 的功能和工具。希望本文对于您学习如何使用 Bokeh 小部件在 Jupyter Notebook 中更新绘图有所帮助。