Question

我目前正在尝试在共享选择的2张图中绘制数据框的平均值和最大值。在图1中选择时，我想绘制在图2中平均的数据。我正在获取图形和选择，但是似乎没有通过spyder中的选择来更新图形。在我的代码下面。

import pandas as pd
import numpy as np
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.layouts import row
from bokeh.io import curdoc

# data for plot 2
df2 = pd.DataFrame(list([[1,1,2,3],[3,4,4,5]]))

source2 = ColumnDataSource(
        data=dict(
            x=list(df2.index.values),
            y=list(df2.iloc[:,0].values)
        )
    )

# data for plot 1 & 0
df1 = np.mean(df2)
df0 = np.max(df2)
source1 = ColumnDataSource(
        data=dict(
            x=list(range(0,df1.shape[0])),
            y=list(df1.values),
            y1=list(df0.values),
                    )
    )

# Plot graph one with data from df1 and source 1 as barplot
plot1 = figure(plot_height=300, plot_width=400, tools="box_select")
barglyph = plot1.circle(x='x',y='y',source=source1)

# Plot graph one with data from df1 and source 1 as barplot
plot0 = figure(plot_height=300, plot_width=400, tools="box_select")
barglyph = plot0.circle(x='x',y='y1',source=source1)



# Plot graph two with data from df2 and source 2 as line
plot2 = figure(plot_height=300, plot_width=400, title="myvalues", 
              tools="box_zoom,reset,save,wheel_zoom,hover")    
r1 = plot2.line(x='x',y='y',source =source2, line_alpha = 1, line_width=1)
# safe data from plot 2 for later change in subroutine
ds1 = r1.data_source

def callback(attr, old, new):
    patch_name =  source1.data['colnames'][new['1d']['indices'][0]]
    ds1.data['y'] = df2[patch_name].values

barglyph.data_source.on_change('selected',callback)
show(row(plot0,plot1,plot2))
curdoc().add_root(row(plot0,plot1,plot2))

如果我在jupyter中运行此命令，则会收到错误消息： AttributeError：“文档”对象没有属性“引用”

Answer 1

使用真实的Python回调，例如与on_change一起使用需要在Bokeh服务器中将代码作为Bokeh server application运行。浏览器没有运行Python代码的能力。如果您只是以“常规” Python脚本python app.py的形式运行代码，则Python会运行代码，并在浏览器中生成输出，然后Python解释器最终退出-此时，没有Python进程可运行您的回调代码。因此，Bokeh服务器是持久的，长期运行的Python进程，存在于Bokeh应用程序中运行真正的Python回调的过程。

有几种运行Bokeh服务器应用程序的方法：

作为一个单独的过程。通常，如果您的应用代码位于app.py中，则意味着执行类似于以下命令的命令行命令：
```
bokeh serve --show app.py
```
这将在本地浏览器中打开应用程序的会话。
嵌入Jupyter笔记本中。在这种情况下，您可以在myapp(doc)之类的函数中定义应用程序代码，该函数接受Bokeh Document并将所需的所有内容（绘图，小部件，工具，回调等）添加到该文档中。然后在笔记本中执行：
```
show(myapp) 
```
，该应用将在笔记本中显示并内联运行。您可以在本地下载并运行此complete example notebook以获得更多详细信息。
作为库，例如在Flask应用中。有关此选项的更多信息，请参见《用户指南》中的Embedding the Bokeh Server as a Library。

否则，如果您不想运行Bokeh服务器，则可以使用Javascript Callbacks来实现许多交互式功能，这些功能在独立的（非服务器）Bokeh文档中起作用。

散景回调不会更新图形

1 个答案: