BokehDiv()小部件与其他小部件的联动应用

BokehDiv()是Bokeh库中的一个小部件，它可以用于在Jupyter notebook中显示Bokeh图表。Bokeh是一个用于创建交互式和动态数据可视化的Python库。BokehDiv()小部件与其他小部件的联动应用能够帮助用户根据不同的输入条件来更新和改变Bokeh图表，使得图表能够根据用户的需求动态地显示和更新数据。

下面是一个使用BokehDiv()小部件与其他小部件的联动应用的例子：

import numpy as np
from bokeh.layouts import column
from bokeh.models import Slider, TextInput
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.io import output_notebook, show
from ipywidgets import interact
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.models.widgets import Button, Div

output_notebook()

# 创建一个Bokeh图表
p = figure(width=400, height=400)
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
source = ColumnDataSource(data=dict(x=x, y=y))
line = p.line('x', 'y', source=source)

# 创建一个用于显示Bokeh图表的小部件
div = Div()

# 定义一个函数来更新图表
def update_plot(attrname, old, new):
    # 获取输入的参数值
    frequency = frequency_slider.value
    phase = phase_slider.value
    
    # 通过改变y值来更新图表
    y = np.sin(frequency * x + phase)
    source.data = dict(x=x, y=y)

# 创建一个滑动条控件和一个文本输入框控件，并设置它们的默认值
frequency_slider = Slider(title="Frequency", value=1.0, start=0.1, end=5.1, step=0.1)
phase_slider = Slider(title="Phase", value=0.0, start=0, end=2*np.pi)
text_input = TextInput(value="0.0", title="Text Input")

# 通过调用update_plot()函数来更新图表
frequency_slider.on_change('value', update_plot)
phase_slider.on_change('value', update_plot)
text_input.on_change('value', update_plot)

# 创建一个按钮小部件，并定义一个函数来显示文本输入框的值
def button_callback():
    div.text = "Text Input value: " + str(text_input.value)
button = Button(label="Show Text Input", button_type="success")
button.on_click(button_callback)

# 创建一个布局来显示小部件和图表
layout = column(frequency_slider, phase_slider, text_input, button, p, div)

# 显示布局
show(layout)

在这个例子中，我们首先创建了一个基本的Bokeh图表，然后创建了一个用于显示Bokeh图表的Div小部件。我们还创建了一个滑动条控件和一个文本输入框控件，以及一个按钮小部件。然后，我们定义了一个函数来更新图表。这个函数根据滑动条和文本输入框的值来更新图表的y值，并将更新后的y值传递给Bokeh图表的ColumnDataSource对象。最后，我们创建了一个布局，将所有的小部件和图表放在一起，并显示出来。

当用户改变滑动条和文本输入框的值时，图表会自动更新。当用户点击按钮时，文本输入框的值会显示在Div小部件中。

这个例子演示了如何使用BokehDiv()小部件与其他小部件进行联动应用来实现动态交互式数据可视化。这种联动应用可以帮助用户更好地理解数据，根据需要动态地探索和分析数据。