Bokeh怎么构建一个动态更新的仪表板


构建一个动态更新的Bokeh仪表板,你可以使用Bokeh的ColumnDataSourcebokeh.server模块来实现。以下是一个简单的示例代码:

from bokeh.plotting import figure, curdocfrom bokeh.models import ColumnDataSourcefrom bokeh.layouts import columnimport numpy as np# 创建一个数据源source = ColumnDataSource(data=dict(x=[], y=[]))# 创建一个图形plot = figure()plot.line('x', 'y', source=source)# 创建一个布局layout = column(plot)# 更新数据源的回调函数def update():new_data = dict(x=np.random.rand(10), y=np.random.rand(10))source.data = new_data# 添加更新数据源的定时器curdoc().add_periodic_callback(update, 1000)curdoc().add_root(layout)

保存以上代码为app.py文件,然后在命令行中运行bokeh serve app.py来启动Bokeh服务器。在浏览器中访问http://localhost:5006/app即可查看动态更新的仪表板。

在这个例子中,我们创建了一个具有随机数据的ColumnDataSource,然后在每隔一秒钟更新数据源,从而实现动态更新的效果。您可以根据自己的需求修改数据源和更新函数来构建定制化的动态更新仪表板。


上一篇:Bokeh怎么实现对数据的高级统计分析和展示

下一篇:Bokeh怎么展示和分析性能数据


Bokeh
Copyright © 2002-2019 测速网 www.inhv.cn 皖ICP备2023010105号
测速城市 测速地区 测速街道 网速测试城市 网速测试地区 网速测试街道
温馨提示:部分文章图片数据来源与网络,仅供参考!版权归原作者所有,如有侵权请联系删除!

热门搜索 城市网站建设 地区网站制作 街道网页设计 大写数字 热点城市 热点地区 热点街道 热点时间 房贷计算器