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我正在尝试为 RangeSlider 实现 python 回调函数。Slider Value 应该告诉 IndexFilter 应该获取哪个索引来显示。

例如：如果 rangeslider.value 为 (3, 25)，我的绘图应该只包含/查看索引为 3 到 25 的数据。

from bokeh.io import output_file, show
from bokeh.models import ColumnDataSource, GMapOptions, CustomJS, CDSView, IndexFilter
from bokeh.plotting import gmap, ColumnDataSource, figure
from bokeh.layouts import column, row
from bokeh.models.widgets import RangeSlider 
import numpy as np

def slider_callback(attr, old, new):
        p.view = CDSView(source=source, filters=[IndexFilter(np.arange(new.value[0], new.value[1]))])
        v.view = CDSView(source=source, filters=[IndexFilter(np.arange(new.value[0], new.value[1]))])


# data set
lon = [[48.7886, 48.7887, 48.7888, 48.7889, 48.789], 
        [48.7876, 48.7877, 48.78878, 48.7879, 48.787], 
        [48.7866, 48.7867, 48.7868, 48.7869, 48.786],
        [48.7856, 48.7857, 48.7858, 48.7859, 48.785],
        [48.7846, 48.7847, 48.7848, 48.7849, 48.784]]
lat = [[8.92, 8.921, 8.922, 8.923, 8.924],
        [8.91, 8.911, 8.912, 8.913, 8.914],
        [8.90, 8.901, 8.902, 8.903, 8.904],
        [8.89, 8.891, 8.892, 8.893, 8.894],
        [8.88, 8.881, 8.882, 8.883, 8.884]]
time = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
velocity = [23, 24, 25, 24, 20]
lenght_dataset = len(lon)


# define source and map
source = ColumnDataSource(data = {'x': lon, 'y': lat, 't': time, 'v': velocity})
view = CDSView(source=source, filters=[IndexFilter(np.arange(0, lenght_dataset))])

map_options = GMapOptions(lat=48.7886, lng=8.92, map_type="satellite", zoom=13)

p = gmap("MY_API_KEY", map_options, title="Trajectory Map")
v = figure(plot_width=400, plot_height=400, title="Velocity")


# plot lines on map
p.multi_line('y', 'x', view=view, source=source, line_width=1)
v.line('t', 'v', view=view, source=source, line_width=3)


# slider to limit plotted data
range_slider = RangeSlider(title="Data Range Slider: ", start=0, end=lenght_dataset, value=(0, lenght_dataset), step=1) 

range_slider.on_change('value', slider_callback)


# Layout to plot and output
layout = row(column(p, range_slider),
            column(v)
    )

output_file("diag_plot_bike_data.html")

show(layout)
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1 回答 1

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一些注意事项：

  • time比其他列长 - 您将收到有关它的警告。在下面的代码中，我刚刚删除了它的最后一个元素
  • view带有过滤器的一般不应该用于像线条这样的连续字形（v.line特别是 -multi_line很好）。您将收到有关它的警告。但是，如果索引IndexFilter总是连续的，那么你应该没问题。无论哪种方式，您都可以使用段字形来避免警告
  • 在您的回调中，您尝试在图形上设置视图 - 视图仅存在于字形渲染器上
  • 通常，您不想重新创建视图，而是希望重新创建尽可能少的 Bokeh 模型。理想情况下，您只需更改indices过滤器的字段。但是 Bokeh 中缺少一些接线，因此您必须设置filters视野，如下所示
  • newPython 回调的参数接收作为第一个参数传递给相应on_change调用的属性的新值。在这种情况下，它将是一个元组，所以new.value[0]你应该使用new[0]
  • 由于您已决定使用 Python 回调，因此您不能再使用show并拥有静态 HTML 文件 - 您将不得不使用curdoc().add_root和bokeh serve. UI 需要 Python 代码在运行时的某个地方运行
  • 更改滑块值时，您会注意到单独的部分multi_line将连接在一起 - 这是一个错误，我刚刚为它创建了https://github.com/bokeh/bokeh/issues/10589

这是一个工作示例：

from bokeh.io import curdoc
from bokeh.layouts import column, row
from bokeh.models import GMapOptions, CDSView, IndexFilter
from bokeh.models.widgets import RangeSlider
from bokeh.plotting import gmap, ColumnDataSource, figure

lon = [[48.7886, 48.7887, 48.7888, 48.7889, 48.789],
       [48.7876, 48.7877, 48.78878, 48.7879, 48.787],
       [48.7866, 48.7867, 48.7868, 48.7869, 48.786],
       [48.7856, 48.7857, 48.7858, 48.7859, 48.785],
       [48.7846, 48.7847, 48.7848, 48.7849, 48.784]]
lat = [[8.92, 8.921, 8.922, 8.923, 8.924],
       [8.91, 8.911, 8.912, 8.913, 8.914],
       [8.90, 8.901, 8.902, 8.903, 8.904],
       [8.89, 8.891, 8.892, 8.893, 8.894],
       [8.88, 8.881, 8.882, 8.883, 8.884]]
time = [0, 1, 2, 3, 4]
velocity = [23, 24, 25, 24, 20]
lenght_dataset = len(lon)

# define source and map
source = ColumnDataSource(data={'x': lon, 'y': lat, 't': time, 'v': velocity})
view = CDSView(source=source, filters=[IndexFilter(list(range(lenght_dataset)))])

map_options = GMapOptions(lat=48.7886, lng=8.92, map_type="satellite", zoom=13)

p = gmap("API_KEY", map_options, title="Trajectory Map")
v = figure(plot_width=400, plot_height=400, title="Velocity")

p.multi_line('y', 'x', view=view, source=source, line_width=1)
v.line('t', 'v', view=view, source=source, line_width=3)

range_slider = RangeSlider(title="Data Range Slider: ", start=0, end=lenght_dataset, value=(0, lenght_dataset), step=1)


def slider_callback(attr, old, new):
    view.filters = [IndexFilter(list(range(*new)))]


range_slider.on_change('value', slider_callback)

layout = row(column(p, range_slider), column(v))
curdoc().add_root(layout)
于 2020-10-21T08:04:33.310 回答