Bokeh：获取在Bokeh中框选工具内选择的数据

在本文中，我们将介绍如何使用Bokeh框选工具来获取所选择的数据。

阅读更多：Bokeh 教程

Bokeh简介

Bokeh是一个用于Python编程语言的交互式可视化库。它被广泛应用于数据分析和探索性数据分析。Bokeh提供了许多强大的工具和功能，其中之一就是框选工具。

框选工具

Bokeh的框选工具允许用户通过创建一个矩形或者多边形框选区域来选择特定的数据点。这个工具在数据可视化中非常有用，尤其是当用户需要深入分析一些特定数据集合时。

Bokeh提供了几种不同的框选工具，包括“框选工具”、“点选工具”和“多边形选择工具”。在本文中，我们将重点介绍如何使用框选工具来获取所选择的数据。

获取框选的数据

要获取框选工具所选择的数据，在Bokeh中需要处理两个部分：框选区域和数据源。首先，我们需要创建一个框选区域，然后监听该区域的变化，并在变化发生时获取所选择的数据。

下面是一个简单的示例代码，演示了如何在Bokeh中获取框选工具所选择的数据：

from bokeh.layouts import column
from bokeh.models import BoxSelectTool, ColumnDataSource
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.io import curdoc
from bokeh.events import SelectionGeometry


# 创建一个数据源
source = ColumnDataSource(data=dict(x=[1, 2, 3, 4, 5], y=[2, 4, 6, 8, 10]))

# 创建一个图形对象
p = figure(plot_width=400, plot_height=400, tools="box_select")

# 在图形对象中添加数据源
p.circle('x', 'y', source=source)

# 框选事件处理函数
def box_select_callback(event):
    selected_indices = event.geometry.indices
    selected_data = {key: source.data[key][selected_indices] for key in source.data}
    print(selected_data)

# 监听框选事件
p.js_on_event(SelectionGeometry, box_select_callback)

curdoc().add_root(column(p))

在上述代码中，我们首先创建了一个ColumnDataSource对象，其中包含了点的横坐标和纵坐标。然后，我们创建了一个图形对象p，并在其上使用circle方法绘制了散点图。

接下来，我们定义了一个名为box_select_callback的函数，用于处理框选事件。该函数会从框选事件中获取所选择的数据的索引，并根据这些索引从数据源中获取相应的数据。

最后，我们通过调用js_on_event方法来监听框选事件，将框选事件与box_select_callback函数关联起来。

当我们运行这段代码并在图形对象上进行框选操作时，所选择的数据将会在终端中打印出来。