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在jupyter笔记本中运行内联bokeh应用程序在与localhost:8888不同的url上运行

在Jupyter笔记本中运行内联Bokeh应用程序在与localhost:8888不同的URL上运行,可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,确保已经安装了Bokeh库。可以使用以下命令在终端或命令提示符中安装Bokeh:
代码语言:txt
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pip install bokeh
  1. 在Jupyter笔记本中创建一个新的代码单元格,并导入必要的库:
代码语言:txt
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from bokeh.io import output_notebook, show
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.models import ColumnDataSource
  1. 设置Bokeh输出为内联模式,以便在Jupyter笔记本中显示图形:
代码语言:txt
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output_notebook()
  1. 创建一个简单的Bokeh图形,例如一个散点图:
代码语言:txt
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# 创建数据源
source = ColumnDataSource(data=dict(x=[1, 2, 3, 4, 5], y=[2, 4, 6, 8, 10]))

# 创建绘图对象
p = figure(plot_width=400, plot_height=400)

# 添加散点图
p.circle('x', 'y', source=source, size=10)

# 显示图形
show(p)
  1. 运行代码单元格,将在Jupyter笔记本中显示Bokeh图形。
  2. 要在与localhost:8888不同的URL上运行Bokeh应用程序,可以使用Bokeh的server模块。首先,导入必要的库:
代码语言:txt
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from bokeh.server.server import Server
from tornado.ioloop import IOLoop
  1. 创建一个函数来定义Bokeh应用程序的逻辑:
代码语言:txt
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def modify_doc(doc):
    # 创建数据源
    source = ColumnDataSource(data=dict(x=[1, 2, 3, 4, 5], y=[2, 4, 6, 8, 10]))

    # 创建绘图对象
    p = figure(plot_width=400, plot_height=400)

    # 添加散点图
    p.circle('x', 'y', source=source, size=10)

    # 将图形添加到文档
    doc.add_root(p)
  1. 创建一个Bokeh服务器,并将应用程序逻辑函数传递给它:
代码语言:txt
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# 创建服务器
server = Server({'/': modify_doc}, io_loop=IOLoop.current(), allow_websocket_origin=['*'])

# 启动服务器
server.start()
  1. 在服务器启动后,可以通过访问指定的URL来查看Bokeh应用程序。例如,要在localhost的8889端口上查看应用程序,可以在浏览器中输入以下URL:
代码语言:txt
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http://localhost:8889/

请注意,上述代码中的URL和端口号可以根据需要进行更改。

这是一个基本的示例,演示了如何在Jupyter笔记本中运行内联Bokeh应用程序并在与localhost:8888不同的URL上运行。根据具体的需求和场景,可以进一步定制和扩展Bokeh应用程序。

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