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在bokeh serve中更新了source.data,但图未更改

的原因可能是由于没有调用source.change.emit()方法来通知Bokeh图表进行更新。当我们在Bokeh应用程序中更新数据源的数据时,需要手动触发source.change.emit()方法来通知Bokeh图表进行重新渲染。

Bokeh是一个用于创建交互式可视化的Python库,它可以生成漂亮且高度可定制的图表。在Bokeh中,数据源(source)是一个包含数据的对象,它可以是一个字典、一个Pandas数据帧或一个ColumnDataSource对象。当我们更新数据源的数据时,Bokeh图表并不会自动更新,需要手动调用source.change.emit()方法来触发更新。

以下是一个示例代码,展示了如何在Bokeh应用程序中更新数据源并触发图表更新:

代码语言:txt
复制
from bokeh.io import curdoc
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.layouts import column
from bokeh.models.widgets import Button

# 创建一个初始数据源
data = {'x': [1, 2, 3], 'y': [4, 5, 6]}
source = ColumnDataSource(data=data)

# 创建一个图表
plot = figure()
plot.circle(x='x', y='y', source=source)

# 创建一个按钮来更新数据源的数据
button = Button(label='Update Data')

def update_data():
    # 更新数据源的数据
    new_data = {'x': [4, 5, 6], 'y': [7, 8, 9]}
    source.data = new_data
    
    # 触发图表更新
    source.change.emit()

button.on_click(update_data)

# 将图表和按钮组合在一起
layout = column(plot, button)

# 将布局添加到文档中
curdoc().add_root(layout)

在这个示例中,我们创建了一个初始数据源source,并将其传递给图表plotsource参数。然后,我们创建了一个按钮button,并定义了一个update_data函数来更新数据源的数据。在update_data函数中,我们首先更新数据源的数据,然后调用source.change.emit()方法来触发图表的更新。最后,我们将图表和按钮组合在一起,并将布局添加到Bokeh应用程序的文档中。

通过这样的方式,当我们点击按钮时,数据源的数据将被更新,并且图表将根据新的数据进行重新渲染,从而实现了图表的更新。

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