Bokeh | Jupyter笔记本| Python |未显示绘图

在过去的几周里，我一直在学习Bokeh软件包（在我看来，它非常适合可视化）

不幸的是，我遇到了一个我一生都无法解决的问题，那就是如何解决

下面的两个链接很有帮助，但我似乎无法复制我的问题

-请参阅答案#3

下面的代码（Jupyter）正确地显示了图形，并正确地显示了滑块，但我不确定如何将两者连接起来，因为当我移动滑块时，图形保持静态

我使用的是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)

在阅读了bokeh文档和GitHub上的一个视图线程之后，“回调”函数对我来说有点不清楚，因为我不完全确定该解析什么（如果事实上attr、old、new也需要解析某些元素）

任何帮助都将不胜感激

希望我没有错过任何明显的东西

亲切问候,

---

Adrian

我想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bokeh服务器的方法（

push\u notebook

）。 新方法是这样的：将代码包装在一个函数中，该函数使用一个参数（文档），然后对该文档调用

add\u layout

。然后，您构建一个具有该功能的应用程序并显示它

这使得：

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")

---

您目前正在混合不同的交互方式，但不幸的是，您总是错过了每种不同方式的一些东西

您使用的滑块来自bokeh，但不幸的是，它看起来像

滑块。on_change

仅在您运行bokeh服务器时有效。从：

使用bokeh serve启动bokeh服务器，并使用.on_change（或对于某些小部件，.on_单击）设置事件处理程序

我在运行jupyter笔记本和bokeh服务器上找不到那么多，但似乎讨论了这种可能性。它还提到了

bokeh.application

，但我从未使用过它，所以不知道它是如何工作的

另外，您还使用了一个自定义js回调函数，它调用jupyter内核并尝试执行

update\u plot（value）

，但您从未定义过这样的函数，因此它什么也不做

然后需要一种方法将数据推送到输出。我想bokeh服务器可以在某种程度上实现这一点，因为没有bokeh服务器的jupyter笔记本电脑似乎是解决方案。请注意，您需要

show（…，notebook\u handle=True）

才能推送

解决方案1使用bokeh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

滑块。您不需要CustomJS。数据流应如下所示：

python脚本->bokeh服务器->html->userinput->bokeh服务器->python回调->bokeh服务器更新绘图

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2使用bokeh滑块，但通过CustomJS同步
如果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笔记本->html->用户输入->customjs->jupyter内核->python回调->push_笔记本更新绘图

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
如果你没有嫁给bokeh小部件，你可以使用iPyWidget，它是为jupyter笔记本中的互动性而设计的。数据流如下所示：

jupyter笔记本->html->用户输入->ipywidgets自动同步->python回调->push_笔记本

我在这里使用
交互
，但是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，这包括调用
jupyter nbextension enable--py--sys prefix widgetsnbextension
，如果您不使用conda。有关详细信息，请参见指南？您缺少重要的
推送笔记本
。感谢回复！我已经在Jupyter中执行了这段代码，它工作得非常好。然而，将push_笔记本添加到我的代码中不会改变任何东西。您是否在您的机器上执行了此操作？我想您还需要
show
功能中的
notebook\u handle=True
。目前我无法运行您的代码，但如果没有其他人可以帮助您，我将在今晚查看。也许，如果您添加导入等来运行示例，更多的人可能会更快地帮助您。我不太清楚你为什么要做自定义js回调？可能是从楔块的例子？我认为对于plot.circle，你不需要它，但我只能在今晚进行测试。我真的找不到关于bokeh新方法的太多信息。这已经记录在用户指南中了，还是目前仅记录在API文档中？这也适用于jupyter笔记本还是仅适用于bokeh服务器？此示例在笔记本中运行，基本上启动一个服务器进程（或线程，不确定），为
应用程序提供服务。据我所知，这并没有完整的文档记录。（特别是在用户指南中）更正：事实上，它引用了一个最重要的，感谢你们两位花时间帮助我，非常感谢。这两个文件都非常有用！今晚我将阅读它们，以了解如何构建这些应用程序。解决方案2非常有效。谢谢你的帮助和详尽的解释。你真是太好了。据我所知，更多信息，但解决方案1是否比解决方案2有任何优点和缺点（反之亦然）？我想这个答案是主观的，取决于我想要实现什么，所以如果你能分享任何个人意见或最佳实践方法，那就太好了。在提出问题之前，我尝试了解决方案3，但我觉得如果我开始构建Bokeh仪表盘，它并没有提供那么多的灵活性。当然，CustomJS只在ipython存在时才起作用，所以如果你想移动到“pu”