使用散景流式传输两个折线图答案

【问题标题】：Streaming two line graphs using bokeh使用散景流式传输两个折线图
【发布时间】：2016-10-10 00:42:54
【问题描述】：

我想创建一个可视化，其中有两个线图，每个线图每秒更新一个新点。

我最近阅读了散景，发现它可以用于实时可视化数据流。但是，我还不知道如何在其中编码。

如果有人能告诉我如何使用散景完成这项任务，我将不胜感激。谢谢！

【问题讨论】：

标签： python data-visualization bokeh

【解决方案1】：

对于bokeh-0.11.1：

基本上，您需要在散景服务器中运行您的 python 应用程序。然后任何人都可以连接到服务器并实时查看图表。

首先，编写你的程序。例如使用此代码：

# myplot.py
from bokeh.plotting import figure, curdoc
from bokeh.driving import linear
import random

p = figure(plot_width=400, plot_height=400)
r1 = p.line([], [], color="firebrick", line_width=2)
r2 = p.line([], [], color="navy", line_width=2)

ds1 = r1.data_source
ds2 = r2.data_source

@linear()
def update(step):
    ds1.data['x'].append(step)
    ds1.data['y'].append(random.randint(0,100))
    ds2.data['x'].append(step)
    ds2.data['y'].append(random.randint(0,100))  
    ds1.trigger('data', ds1.data, ds1.data)
    ds2.trigger('data', ds2.data, ds2.data)

curdoc().add_root(p)

# Add a periodic callback to be run every 500 milliseconds
curdoc().add_periodic_callback(update, 500)

然后使用您的程序从命令行运行服务器：

C:\>bokeh serve --show myplot.py

这将使用您的实时图表打开浏览器。

有关所有详细信息，请参阅bokeh server documentation。

【讨论】：

出于相当迟钝的技术原因，如果可以的话，通常首选“一次”更新整个.data 属性，即ds.data = new_data。此外，如果您这样做，则无需调用 trigger，Bokeh 服务器将自动获取对整个属性的更改。
如何只显示最后的 X 点而不是压缩所有数据集？
.stream 接受一个rollover 参数，该参数表示在丢弃点之前要保持最大点数。
有没有办法在这个例子中添加“窗口”？如果你运行这个，图表会越来越多地被数据堵塞，轴窗口不会自动调整。编辑：没关系，我在下面看到艾伦的回答扩展了这个例子。
trigger 在这里做什么？我找到了他们的源代码和文档的链接，但文档字符串是空白的：bokeh.pydata.org/en/latest/docs/reference/model.html

【解决方案2】：

您可以通过在绘图图形声明中添加以下内容来为图形添加滚动：

p = figure(plot_width=400, plot_height=400)
p.x_range.follow="end"
p.x_range.follow_interval = 20
p.x_range.range_padding=0

其中 follow_interval = 开始滚动之前在图表上累积的点数。我相信您也可以在图表上设置可见范围。仅供参考，我从散景 GitHub 页面上的 OHLC 示例中获得了滚动代码在这里找到：https://github.com/bokeh/bokeh/tree/master/examples/app OHLC 是使用 bigreddot 提到的“...= new_data”技术的流式数据示例。

【讨论】：

对上述答案的补充。