如何将单个小部件的值传递给Panel / Bokeh中一个对象的多个实例

时间:2019-06-06 06:31:02

标签: python panel pyviz

我构建了一个仪表板来绘制数据集的各个部分,并且在声明每个组件时都可以使用。由于所有图都相似,只有标题和选择要绘制的数据集的键是变化,所以我尝试使用一个类来描述我的图,但是我很难将小部件值传递给图类的所有实例。

我在下面附了一个例子。在单独的模型中,我得到一个小部件和两个图形,当我将小部件从“ a”更改为“ b”时,两个图均按预期更新。但是,在使用类的模型中,当我更改小部件的值时,第一个图将更新,而第二个图则不更新。我认为这是因为小部件仅更改了第一个实例的key_val,而不是第二个实例。

import pandas as pd  
import panel as pn  
import matplotlib.pyplot as plt  
import param    
pn.extension()  

##separate model
data={'a':{'Set1':[[1,2],[10,20]],'Set2':[[3,4],[13,14]]},
      'b':{'Set1':[[5,5],[6,16]],'Set2':[[10,20],[1,2]]}}  
key_val = pn.widgets.Select(name='Choose dataset', options=['a','b'])  
@pn.depends(key_val.param.value,watch=True)  
def f1(key_val):  
    fig=plt.plot(data[key_val]['Set1'][0],data[key_val]['Set1'][1])  
    curr_fig=plt.gcf()  
    plt.close(curr_fig)  
    return curr_fig  
@pn.depends(key_val.param.value,watch=True)  
def f2(key_val):  
    fig=plt.plot(data[key_val]['Set2'][0],data[key_val]['Set2'][1])  
    curr_fig=plt.gcf()  
    plt.close(curr_fig)  
    return curr_fig  

pn.Column(pn.WidgetBox(key_val), pn.Row(f1,f2))  

##class model  
class simple_plot(param.Parameterized):  
    key_val = param.Selector(default='a', objects=['a','b'])  
    my_second_option=param.String(default='Set1')  

    @param.depends('key_val',watch=True)  
    def f_both(self):  
        fig=plt.plot(data[self.key_val][self.my_second_option][0],
        data[self.key_val][self.my_second_option][1])  
        curr_fig=plt.gcf()  
        plt.close(curr_fig)  
        return curr_fig  

test=simple_plot()  
test2=simple_plot(my_second_option='Set2')  
pn.Row(test.param, pn.Row(test.f_both),pn.Row(test2.f_both))

所以我的问题是如何设置类和窗口小部件,以便为类的两个实例传递窗口小部件值?

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

您可以创建一个类CommonParameters来保存常用参数:

import pandas as pd  
import panel as pn  
import matplotlib.pyplot as plt  
import param    
pn.extension()  

data = {
    "a":{"Set1":([0, 1, 2], [1, 2, 3]),
         "Set2":([0, 1, 2], [1, 3, 2]),
        },
    "b":{"Set1":([0, 10, 20], [1, 20, 3]),
         "Set2":([0, 10, 20], [1, 3, 20]),
        },    
}

class CommonParameters(param.Parameterized):  
    key_val = param.Selector(default='a', objects=['a','b'])  

class simple_plot(param.Parameterized):      
    parameters = param.ObjectSelector(precedence=-1)
    my_second_option = param.String(default="Set1")

    @param.depends('parameters.key_val',watch=True)  
    def f_both(self):
        key_val = self.parameters.key_val
        fig=plt.plot(data[key_val][self.my_second_option][0],
        data[key_val][self.my_second_option][1])  
        curr_fig=plt.gcf()  
        plt.close(curr_fig)  
        return curr_fig  

common_pars = CommonParameters()
test=simple_plot(name="test1", parameters=common_pars)  
test2=simple_plot(name="test2", parameters=common_pars, my_second_option="Set2")  
pn.Row(pn.Column(common_pars.param, test.param, test2.param), pn.Row(test.f_both),pn.Row(test2.f_both))

如果您不需要编辑my_second_option,则可以使用:

pn.Row(common_pars.param, pn.Row(test.f_both), pn.Row(test2.f_both))