Bokeh 分享两个回调函数之间的变量

在本文中，我们将介绍如何在 Bokeh 中分享两个回调函数之间的变量。Bokeh 是一个强大的数据可视化库，它允许用户创建交互式的、响应式的图形界面。当用户与图形界面交互时，可以触发回调函数来处理事件和更新图形。有时候，我们需要在不同的回调函数之间共享变量，以便实现更复杂的功能。下面我们将通过示例来说明如何在 Bokeh 中实现这一目标。

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创建可交互图形

首先，我们需要创建一个可交互的图形。我们可以使用 Bokeh 提供的各种图形绘制函数来创建不同类型的图形。在这个示例中，我们将创建一个简单的散点图来展示变量的分布情况。

from bokeh.plotting import figure
from bokeh.io import curdoc
from bokeh.models import ColumnDataSource

# 创建数据源
source = ColumnDataSource(dict(x=[], y=[]))

# 创建绘图对象
p = figure(x_range=(0, 10), y_range=(0, 10))
p.circle(x='x', y='y', source=source)

# 定义回调函数1，用于更新数据源
def callback1(attr, old, new):
    # 更新数据源
    source.data = dict(x=[1, 2, 3, 4, 5], y=[2, 4, 6, 8, 10])

# 定义回调函数2，用于根据数据源更新图形
def callback2(attr, old, new):
    # 根据更新后的数据源重新绘制散点图
    p.circle(x='x', y='y', source=source)

# 将两个回调函数分别绑定到数据源的变化和图形的变化
source.on_change('data', callback2)
p.on_event('reset', callback1)

# 将绘图对象加入文档
curdoc().add_root(p)

在上面的示例中，我们首先创建了一个数据源 source 和一个图形绘图对象 p。然后我们定义了两个回调函数 callback1 和 callback2。callback1 函数用于在数据源发生变化时更新数据源，callback2 函数用于在数据源变化后重新绘制散点图。最后，我们将两个回调函数和数据源的变化以及图形的重置事件绑定起来，实现了在回调函数之间共享数据的功能。