Bokeh 简明教程

Bokeh - ColumnDataSource

Bokeh API 中的大多数绘制图形方法都能够通过 ColumnDatasource 对象接收数据源参数。它可以在绘制图形和“数据表”之间共享数据。

可以将 ColumnDatasource 视为列名称和数据列表之间的映射。通过字符串键及列表或 numpy 数组作为值，将 Python dict 对象传递给 ColumnDataSource 构造函数。

Example

以下为示例

from bokeh.models import ColumnDataSource
data = {'x':[1, 4, 3, 2, 5],
   'y':[6, 5, 2, 4, 7]}
cds = ColumnDataSource(data = data)

然后将此对象用作符号方法中 source 属性的值。以下代码使用 ColumnDataSource 生成散点图。

from bokeh.plotting import figure, output_file, show
from bokeh.models import ColumnDataSource
data = {'x':[1, 4, 3, 2, 5],
   'y':[6, 5, 2, 4, 7]}
cds = ColumnDataSource(data = data)
fig = figure()
fig.scatter(x = 'x', y = 'y',source = cds, marker = "circle", size = 20, fill_color = "grey")
show(fig)

Output

columndatasource

除了向 ColumnDataSource 分配 Python 字典之外，我们还可以为它使用 Pandas DataFrame。

让我们使用“test.csv”（在本节的前面使用）来获取 DataFrame，并使用它来获取 ColumnDataSource 并呈现线形绘制图形。

from bokeh.plotting import figure, output_file, show
import pandas as pd
from bokeh.models import ColumnDataSource
df = pd.read_csv('test.csv')
cds = ColumnDataSource(df)
fig = figure(y_axis_type = 'log')
fig.line(x = 'x', y = 'pow',source = cds, line_color = "grey")
show(fig)

Output

rendering