在波克图中,要多次更新绘图特征,包括悬停工具细节和x_range,可以通过以下步骤实现:
以下是一个示例代码,演示如何多次更新波克图中的绘图特征:
import bokeh.plotting as plt
from bokeh.models import HoverTool
from bokeh.layouts import column
from bokeh.io import curdoc
# 定义绘图函数
def draw_plot(x_range, hover_tool_details):
# 创建波克图
p = plt.figure(x_range=x_range)
# 设置悬停工具细节
hover = HoverTool(tooltips=hover_tool_details)
p.add_tools(hover)
# 绘制波克图
# ...
return p
# 初始的波克图参数
initial_x_range = [0, 10]
initial_hover_tool_details = [("x", "@x"), ("y", "@y")]
# 创建初始的波克图
plot = draw_plot(initial_x_range, initial_hover_tool_details)
# 更新波克图的回调函数
def update_plot():
# 获取新的参数
new_x_range = [0, 20]
new_hover_tool_details = [("x", "@x"), ("y", "@y"), ("z", "@z")]
# 更新波克图
new_plot = draw_plot(new_x_range, new_hover_tool_details)
# 替换原有的波克图
layout.children[0] = new_plot
# 创建更新按钮
update_button = Button(label="Update Plot")
update_button.on_click(update_plot)
# 创建布局
layout = column(update_button, plot)
# 将布局添加到文档
curdoc().add_root(layout)
在上述示例代码中,首先定义了一个绘图函数draw_plot
,该函数接受x_range
和hover_tool_details
作为参数,用于设置波克图的x轴范围和悬停工具细节。然后,创建了一个初始的波克图,并调用draw_plot
函数进行绘制。
接下来,定义了一个更新波克图的回调函数update_plot
,该函数在每次点击"Update Plot"按钮时被调用。在update_plot
函数中,获取新的参数new_x_range
和new_hover_tool_details
,然后调用draw_plot
函数重新绘制波克图,并将新的波克图替换原有的波克图。
最后,创建了一个更新按钮update_button
,并将其点击事件与update_plot
函数关联。将按钮和初始的波克图布局在一起,并将布局添加到文档中。
这样,每次点击"Update Plot"按钮时,都会更新波克图的绘图特征,包括悬停工具细节和x轴范围。
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