Bokeh模型实现数据聚合与互动控制

Bokeh是一个Python库，用于创建交互式的可视化图形和应用程序。它提供了强大的工具，可以实现数据聚合和互动控制。通过使用Bokeh的模型，您可以轻松地创建可交互的图形，并根据用户的操作进行数据聚合和控制。

Bokeh的模型是基于一个核心概念，即“数据源”。数据源是一个Python对象，它封装了您的数据。您可以将数据源绑定到Bokeh模型的属性，以便在数据发生变化时自动更新可视化图形。

以下是一个使用Bokeh模型实现数据聚合和互动控制的简单示例：

from bokeh.io import curdoc
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.layouts import row
from bokeh.models.widgets import Slider

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

# 创建一个图形
p = figure(plot_width=400, plot_height=400)
p.circle('x', 'y', source=source)

# 创建一个滑块来控制数据聚合
slider = Slider(start=0, end=10, step=0.1, value=1)

# 定义一个回调函数，当滑块的值改变时，更新数据源和图形
def update_data(attr, old, new):
    data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [i ** slider.value for i in [1, 2, 3, 4, 5]]}
    source.data = data

slider.on_change('value', update_data)

# 将图形和滑块组合成布局
layout = row(p, slider)

# 将布局添加到当前文档中
curdoc().add_root(layout)

在上述示例中，我们首先创建了一个数据源，其中包含x和y坐标的列表。然后，我们创建了一个散点图形，其x和y坐标使用数据源中的数据。

接下来，我们创建了一个滑块，用于控制数据聚合。滑块的值改变时，我们定义了一个回调函数来更新数据源的数据。在这个例子中，我们将y坐标的值设置为x坐标的幂，乘以滑块的值。

最后，我们将图形和滑块组合成一个布局，并将其添加到当前文档中。此时，您可以在浏览器中打开Bokeh应用程序，并与图形进行交互。当您改变滑块的值时，图形会自动更新，展示新的数据聚合效果。

通过使用Bokeh模型，您可以轻松地实现数据聚合和互动控制。您可以根据自己的需求使用不同的图形和控件来扩展和定制这个示例。无论是创建简单的散点图还是复杂的大型应用程序，Bokeh的模型都为您提供了强大而灵活的工具。