使用bokeh.models绘制时间序列图表

Bokeh 是一个Python库，用于在Web浏览器中创建交互式可视化图表。它支持多种图表类型，包括时间序列图表。在本文中，我们将使用Bokeh的models模块来绘制一个简单的时间序列图表，并且会提供一个具体的使用例子。

首先，我们需要导入相关的模块：

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import ColumnDataSource, DatetimeTickFormatter
from bokeh.palettes import Category10

接下来，我们创建一个空的图表：

p = figure(plot_width=800, plot_height=400, x_axis_type="datetime")

在这个例子中，我们创建了一个宽度为800，高度为400的图表，并将x轴的类型设置为datetime，以便正确显示时间序列数据。

接下来，我们创建一个ColumnDataSource对象来存储我们的数据：

source = ColumnDataSource(data=dict(date=[], value=[]))

在这个例子中，我们创建了一个空的ColumnDataSource对象，并将其命名为source。我们将使用source来存储我们的时间序列数据。

接下来，我们创建一个渲染器：

line = p.line(x='date', y='value', line_color=Category10[3][0], line_width=2, source=source)

在这个例子中，我们创建了一个线渲染器，并使用line方法将其添加到图表中。我们通过传递x和y参数来指定渲染器显示的数据列，线的颜色，线的宽度以及数据源。

接下来，我们定义一个函数来更新数据源：

def update_data():
    # 在这里插入你的代码来更新数据源
    new_data = dict(date=[...], value=[...])
    source.data = new_data

在这个例子中，我们创建了一个名为update_data的函数，该函数用于更新数据源。我们可以在函数内编写我们自己的代码来获取新的时间序列数据，并将其存储在new_data字典中。然后，我们将new_data赋值给source.data来更新数据源。

最后，我们可以使用show方法来显示图表：

show(p)

在这个例子中，我们调用了show方法来显示我们创建的图表。

以上是使用bokeh.models绘制时间序列图表的一个简单例子。实际上，我们可以进一步定制化图表的样式、添加交互功能等。Bokeh提供了丰富的功能和选项，使我们能够创建具有高度可定制性的交互式可视化图表。