利用ColumnDataSource()生成动态图表的方法和实例

ColumnDataSource是Bokeh库中的一个类，用于将数据传递给Bokeh图表。它允许我们创建一个包含多个列的数据源，并且可以方便地在后续代码中更新这些数据，从而在动态图表中显示最新的数据。

使用ColumnDataSource()生成动态图表的方法如下：

1. 导入必要的库和模块：

from bokeh.plotting import figure, curdoc
from bokeh.models import ColumnDataSource

2. 创建一个包含初始数据的ColumnDataSource对象：

source = ColumnDataSource(data=dict(x=[], y=[]))

3. 创建一个画布，并将数据源与图形对象关联起来：

p = figure(x_range=(0, 10), y_range=(0, 10))
p.circle(x='x', y='y', size=10, source=source)

4. 创建一个定时器，以一定的时间间隔更新数据源中的数据：

def update():
    # 更新数据
    new_data = dict(x=[1, 2, 3], y=[4, 5, 6])
    source.data = new_data

# 每隔1秒执行一次update函数
curdoc().add_periodic_callback(update, 1000)

5. 运行应用程序并显示图表：

curdoc().add_root(p)

下面是一个使用ColumnDataSource生成动态图表的完整示例：

from bokeh.plotting import figure, curdoc
from bokeh.models import ColumnDataSource
import random

# 创建一个包含初始数据的ColumnDataSource对象
source = ColumnDataSource(data=dict(x=[], y=[]))

# 创建一个画布
p = figure(x_range=(0, 10), y_range=(0, 10))
p.circle(x='x', y='y', size=10, source=source)

# 更新数据源中的数据
def update():
    new_data = dict(x=[random.randint(0, 10) for _ in range(3)], y=[random.randint(0, 10) for _ in range(3)])
    source.data = new_data

# 每隔1秒执行一次update函数
curdoc().add_periodic_callback(update, 1000)

# 运行应用程序并显示图表
curdoc().add_root(p)

上述示例中，我们创建了一个包含x和y列的数据源，并将其与一个散点图关联起来。然后，我们创建了一个定时器，每隔1秒更新数据源中的数据，最后运行应用程序并显示图表。由于数据源中的数据不断更新，散点图也会动态更新显示最新的数据。