Python中ColumnDataSource()的扩展功能和插件介绍

ColumnDataSource是Bokeh中一个非常有用的工具，用于将数据传递给绘图函数。它可以将数据以字典形式传递给Bokeh的绘图函数，然后这些数据就可以被可视化出来。ColumnDataSource提供了一些扩展功能和插件，可以增强数据的可视化效果。

1. 数据源的切换:

在Bokeh中，使用ColumnDataSource可以将数据绑定到绘图函数上。如果需要切换数据源，只需要修改ColumnDataSource对象的data属性即可。例如：

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

data1 = {'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [6, 7, 2, 4, 5]}
data2 = {'x': [5, 4, 3, 2, 1], 'y': [1, 5, 2, 4, 6]}

source = ColumnDataSource(data=data1)

p = figure()
p.circle(x='x', y='y', source=source)

show(p)

source.data = data2  # 切换数据源

2. 数据的更新:

ColumnDataSource还提供了update()函数，用于更新数据源中的数据。可以通过修改字典中的键值对来实现。例如：

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

data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [6, 7, 2, 4, 5]}

source = ColumnDataSource(data=data)

p = figure()
p.circle(x='x', y='y', source=source)

show(p)

source.data.update({'y': [1, 5, 2, 4, 6]})  # 更新数据

3. 数据的选择和过滤:

使用ColumnDataSource可以方便地选择和过滤数据。可以通过使用布尔表达式来选择特定的数据，实现特定的可视化效果。例如：

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

data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [6, 7, 2, 4, 5]}

source = ColumnDataSource(data=data)

p = figure()
p.circle(x='x', y='y', source=source)

show(p)

selected_data = source.data['y'] > 5  # 选择y值大于5的数据
source.selected = {'1d': selected_data}

p2 = figure()
p2.circle(x='x', y='y', source=source, selection_color='red')

show(p2)

4. 数据的连接:

如果有多个数据源，可以使用ColumnDataSource的stream()函数将它们连接在一起。例如：

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

data1 = {'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [6, 7, 2, 4, 5]}
data2 = {'x': [5, 4, 3, 2, 1], 'y': [1, 5, 2, 4, 6]}

source1 = ColumnDataSource(data=data1)
source2 = ColumnDataSource(data=data2)

p = figure()
p.circle(x='x', y='y', source=source1)

show(p)

source1.stream(source2.data)  # 将source2的数据连接到source1上

show(p)

5. 数据的排序:

ColumnDataSource提供了sort()函数，可以根据给定的键值对对数据进行排序。例如：

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

data = {'x': [1, 3, 2, 4, 5], 'y': [6, 2, 7, 4, 5]}

source = ColumnDataSource(data=data)

p = figure()
p.circle(x='x', y='y', source=source)

show(p)

source.data = source.data.sort('x')  # 根据x对数据进行排序

show(p)

总之，ColumnDataSource提供了一系列的扩展功能和插件，可以对数据进行切换、更新、选择、过滤、连接和排序。这些功能可以帮助我们更好地处理和可视化数据。