解决方案1使用散景服务器

Question

过去几周我一直在学习Bokeh软件包（对于可视化，我认为非常好）。

不幸的是，我遇到了一个问题，我无法解决生活中的问题，找出解决方法。

以下两个链接很有用，但我似乎无法复制我的问题。

Using bokeh to plot interactive pie chart in Jupyter/Python - 请参阅答案＃3

https://github.com/bokeh/bokeh/blob/0.12.9/examples/howto/notebook_comms/Jupyter%20Interactors.ipynb

以下代码（在Jupyter中）正确显示图形并正确显示滑块，但我不确定如何连接两者，因为当我移动滑块时，图形保持静止。

我正在使用Python 3.6和Bokeh 12.9

N = 300

source = ColumnDataSource(data={'x':random(N), 'y':random(N)}) 

plot = figure(plot_width=950, plot_height=400) 

plot.circle(x='x', y='y', source=source)

callback = CustomJS(code=""" 
if (IPython.notebook.kernel !== undefined) {
    var kernel = IPython.notebook.kernel;
    cmd = "update_plot(" + cb_obj.value + ")";
    kernel.execute(cmd, {}, {})}; 
""")

slider = Slider(start=100, end=1000, value=N, step=10, callback=callback)

def callback(attr, old, new):
    N = slider.value
    source.data={'x':random(N), 'y':random(N)}

slider.on_change('value', callback)

layout = column(slider, plot) 

curdoc().add_root(layout)

show(widgetbox(slider, width = 300)) 

show(plot)

阅读了散景文档并阅读GitHub上的视图主题后，回调＆＃39;函数对我来说有点不清楚，因为我并不完全确定要解析什么（如果事实上attr，old，new也需要解析某些元素）

非常感谢任何帮助

希望我没有错过任何明显的事情。

亲切的问候，

阿德里安

Answer 1

我认为你的问题与服务器有关，尽管你有一个CustomJS和一个服务器回调。

我不熟悉以前在笔记本中使用散景服务器的方式（push_notebook）。新的方式是这样的：你将代码包装在一个带有一个参数（文档）的函数中，并且在该文档上调用add_layout。然后，您使用该功能构建一个应用程序并显示它。

这给出了：

from bokeh.models import ColumnDataSource, Slider
from bokeh.layouts import column
from bokeh.plotting import figure, show, output_notebook
from numpy.random import random
from bokeh.application import Application
from bokeh.application.handlers import FunctionHandler

output_notebook()

def modify_doc(doc):
    N = 300

    source = ColumnDataSource(data={'x':random(N), 'y':random(N)}) 

    plot = figure(plot_width=950, plot_height=400) 

    plot.circle(x='x', y='y', source=source)

    slider = Slider(start=100, end=1000, value=N, step=10)

    def callback(attr, old, new):
        N = new  # but slider.value would also work
        source.data={'x': random(N), 'y': random(N)}

    slider.on_change('value', callback)

    layout = column(slider, plot) 

    doc.add_root(layout)

app = Application(FunctionHandler(modify_doc))
show(app, notebook_url="localhost:8888")

Answer 2

您目前正在混合使用不同的交互方式，但不幸的是，您总是会错过每种不同的方式。

您使用的滑块来自散景，但遗憾的是，slider.on_change只有在您运行散景服务器时才有效。来自documentation：

使用散景服务启动Bokeh服务器并使用.on_change设置事件处理程序（或者对于某些小部件，.on_click）。

我无法在运行jupyter笔记本和散景服务器上找到那么多，但this issue似乎在讨论这种可能性。它还提到bokeh.application，但我从未使用过，所以不知道它是如何工作的。

你还使用了一个自定义的js回调，它调用jupyter内核并尝试执行update_plot(value)，但是你从未定义过这样的函数，所以它什么也没做。

然后您需要一种方法将数据推送到输出。我想散景服务器可以以某种方式做到这一点，对于没有散景服务器push_notebook的jupyter笔记本似乎是解决方案。请注意，您需要show(..., notebook_handle=True)才能推送。

解决方案1使用散景服务器

滑块和其他小部件会自动将其状态同步回python，因此您可以使用slider.on_change。您不需要CustomJS。数据流应如下所示：

python script -> bokeh server -> html -> userinput -> bokeh server -> python callbacks -> bokeh server updates plots

解决方案2使用散景滑块但通过CustomJS

同步

如果您不想运行单独的进程，可以使用jupyter内核在python笔记本中执行代码。数据流：

jupyter notebook -> html -> user input -> customjs -> jupyter kernel -> python callbacks -> push_notebook to update plots

output_notebook()

N = 300

source = ColumnDataSource(data={'x':random(N), 'y':random(N)}) 

plot = figure(plot_width=950, plot_height=400) 

plot.circle(x='x', y='y', source=source)

callback = CustomJS(code=""" 
if (IPython.notebook.kernel !== undefined) {
    var kernel = IPython.notebook.kernel;
    cmd = "update_plot(" + cb_obj.value + ")";
    kernel.execute(cmd, {}, {})}; 
""")

slider = Slider(start=100, end=1000, value=N, step=10, callback=callback)

# must have the same name as the function that the CustomJS tries to call
def update_plot(N):
    source.data={'x':random(N), 'y':random(N)}
    # push notebooks to update plots
    push_notebook()

layout = column(slider, plot) 
# notebook_handle must be true, otherwise push_notebook will not work
h1 = show(layout, notebook_handle=True)

解决方案3使用ipywidgets

如果您没有与散景小部件结婚，您可以使用专为jupyter笔记本中的交互性设计的ipywidgets。数据流如下：

jupyter notebook -> html -> user input -> ipywidgets sync automatically -> python callbacks -> push_notebook

我在这里使用interact，但其他小部件应该按预期工作。

from ipywidgets import interact

output_notebook()

N = 300

source = ColumnDataSource(data={'x':random(N), 'y':random(N)}) 

plot = figure(plot_width=950, plot_height=400) 

plot.circle(x='x', y='y', source=source)

def update_plot(v):
    N = v
    print(N)
    source.data={'x':random(N), 'y':random(N)}
    # push changed plots to the frontend
    push_notebook()

# notebook_handle must be true so that push_notebook works
show(plot, notebook_handle=True)

请注意，您需要正确安装ipywidgets，如果您不使用conda，则会调用jupyter nbextension enable --py --sys-prefix widgetsnbextension。有关详细信息see the documentation

散景| Jupyter笔记本| Python |情节不显示

2 个答案:

解决方案1使用散景服务器

解决方案2使用散景滑块但通过CustomJS

解决方案3使用ipywidgets