Bokeh 流式传输使用bokeh的两个折线图

在本文中，我们将介绍如何使用Bokeh创建两个折线图并进行流式传输。Bokeh是一个Python库，用于创建交互式数据可视化。它允许我们轻松地创建各种图表，包括折线图、散点图和柱状图等。

阅读更多：Bokeh 教程

Bokeh简介

Bokeh提供了一个高级图形语法，用于构建可交互性和灵活性的图表。它可以用于各种应用领域，包括数据科学、统计学和金融等。Bokeh使用现代Web技术，使图表能够在浏览器中进行交互显示。

Bokeh具有丰富的样式选项和自定义功能，可以通过调整属性和设置传递来定制图表。它还支持流式传输数据，即动态更新图表而不需要重新加载整个页面。这对于实时监测和数据可视化非常有用。

创建折线图

首先，我们需要创建两个折线图。假设我们有两个设备，每个设备可以监测一个变量的值。我们希望实时显示这两个变量的变化趋势。

以下是创建折线图的基本步骤：
1. 导入所需的模块和函数：

from bokeh.io import output_notebook, show
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.io import push_notebook

创建一个figure对象，设置图表的标题和坐标轴标签：

p = figure(title="Streaming Line Graph", x_axis_label='Time', y_axis_label='Value')

创建一个ColumnDataSource对象，用于存储数据。我们可以通过更新这个数据源来实时更新图表：

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

创建一个折线图的渲染器，并将其添加到figure对象中：

line = p.line(x='x', y='y', source=source)

显示图表：

show(p, notebook_handle=True)

我们现在可以通过向数据源添加数据来更新图表。例如，如果我们想要添加新的点(x, y)到折线图中，我们可以执行以下操作：

new_data = dict(x=[1, 2, 3], y=[10, 20, 30])
source.stream(new_data, rollover=100)
push_notebook()

以上步骤将向图表中添加新的数据点，并将图表滚动100个数据点后自动清除旧数据点。

流式传输折线图

为了实现流式传输折线图，我们需要定期更新数据源并将新数据添加到图表中。我们可以使用Bokeh的curdoc()函数来访问当前文档，从而定期更新数据源。以下是实现流式传输折线图的基本步骤：

导入所需的模块和函数：

from bokeh.io import curdoc
from random import random
from time import sleep

创建一个定时器函数，用于定期更新数据源并将新数据添加到图表中：

def update_data():
    # 生成随机数据
    new_data = dict(x=[random()], y=[random()])
    source.stream(new_data, rollover=100)  # 更新数据源
    push_notebook()  # 刷新图表

使用curdoc().add_periodic_callback()函数将定时器函数添加到当前文档：

curdoc().add_periodic_callback(update_data, 1000)  # 每1000毫秒调用一次定时器函数

在上述步骤中，我们使用random()函数生成随机数据，并使用add_periodic_callback()函数每秒更新一次数据源。

示例

以下是一个完整的示例，展示了如何创建两个折线图并进行流式传输：

from bokeh.io import output_notebook, show
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.io import push_notebook
from bokeh.io import curdoc
from random import random
from time import sleep

output_notebook()

# 创建第一个折线图
p1 = figure(title="Line 1", x_axis_label='Time', y_axis_label='Value')
source1 = ColumnDataSource(data=dict(x=[], y=[]))
line1 = p1.line(x='x', y='y', source=source1)

# 创建第二个折线图
p2 = figure(title="Line 2", x_axis_label='Time', y_axis_label='Value')
source2 = ColumnDataSource(data=dict(x=[], y=[]))
line2 = p2.line(x='x', y='y', source=source2)

# 显示图表
show(p1, notebook_handle=True)
show(p2, notebook_handle=True)

# 定时器函数，每秒更新一次数据
def update_data():
    # 生成随机数据
    new_data1 = dict(x=[random()], y=[random()])
    source1.stream(new_data1, rollover=100)  # 更新第一个折线图的数据

    new_data2 = dict(x=[random()], y=[random()])
    source2.stream(new_data2, rollover=100)  # 更新第二个折线图的数据

    push_notebook()  # 刷新图表

curdoc().add_periodic_callback(update_data, 1000)  # 每1000毫秒调用一次定时器函数

在上述示例中，我们创建了两个折线图，并使用定时器函数定期更新这两个折线图的数据。每秒，两个折线图的数据都会更新一次。

总结

本文介绍了如何使用Bokeh创建两个折线图并进行流式传输。我们了解了如何使用Bokeh库创建交互式数据可视化，并演示了如何使用Bokeh的流式传输功能更新折线图的数据。通过使用Bokeh的工具和函数，我们能够定制化图表的样式和属性，并实时展示数据的变化趋势。Bokeh为我们提供了一个强大的工具，使得数据可视化变得更加简单和直观。无论是进行实时监测还是进行数据分析，Bokeh都是一个非常有用的工具。