使用Bokeh，如何制作一个动态更新的数据图表

要制作一个动态更新的数据图表，我们可以使用Bokeh的ColumnDataSource和stream方法来动态更新数据。

首先，我们需要创建一个ColumnDataSource对象来存储数据。然后，我们可以使用Bokeh的绘图工具创建一个图表，并将ColumnDataSource传递给该图表。接下来，我们可以使用stream方法来动态更新数据。以下是一个简单的示例代码：

from bokeh.plotting import figure, curdoc from bokeh.models import ColumnDataSource from bokeh.layouts import column import numpy as np  # 创建一个ColumnDataSource对象 source = ColumnDataSource(data=dict(x=[], y=[]))  # 创建一个图表 plot = figure(plot_height=400, plot_width=800, title="Dynamic Data Plot") plot.line('x', 'y', source=source, line_width=2)  # 创建一个更新数据的回调函数 def update_data():     new_data = dict(x=[1, 2, 3, 4, 5], y=np.random.randint(0, 10, 5))     source.stream(new_data, rollover=10)  # 添加图表到文档 curdoc().add_root(column(plot))  # 添加周期性回调函数 curdoc().add_periodic_callback(update_data, 1000) 

在这个示例中，我们首先创建了一个空的ColumnDataSource对象来存储数据。然后，我们创建了一个简单的折线图表，并将ColumnDataSource传递给该图表。接着，我们定义了一个update_data函数，该函数生成新的数据并通过stream方法动态更新数据。最后，我们将图表添加到文档，并使用add_periodic_callback方法来定时更新数据。

运行该代码，你将会看到一个动态更新的数据图表。每秒钟，图表将自动更新一次数据。