Bokeh怎么實現數據的實時展示

Bokeh是一個Python交互式數據可視化庫，可以用來創建漂亮的交互式圖表。要實現數據的實時展示，可以使用Bokeh的實時數據流功能。

以下是在Bokeh中實現數據的實時展示的一般步驟：

1. 安裝Bokeh庫：首先需要安裝Bokeh庫?？梢允褂胮ip安裝Bokeh庫：

pip install bokeh

2. 創建一個實時數據流：使用Bokeh的數據流功能（Streaming）可以實現數據的實時展示?？梢詣摻ㄒ粋€數據流，并將數據傳輸到這個數據流中。

from bokeh.plotting import figure, curdoc
from bokeh.models.sources import ColumnDataSource

# 創建一個數據源
source = ColumnDataSource(data=dict(x=[], y=[]))

# 創建一個圖表
p = figure()
p.line(x='x', y='y', source=source)

# 將圖表添加到文檔中
curdoc().add_root(p)

# 實時更新圖表
def update_data():
    new_data = {'x': [new_x_value], 'y': [new_y_value]}
    source.stream(new_data)

# 設置定時器，每秒更新一次數據
curdoc().add_periodic_callback(update_data, 1000)

在上面的代碼中，首先創建了一個數據源（source），然后創建一個圖表（p）并將數據源設置為圖表的數據源。然后定義了一個函數（update_data），用來更新數據源中的數據。最后使用add_periodic_callback函數來定時調用update_data函數，從而實現數據的實時展示。

3. 運行Bokeh應用程序：保存上述代碼為一個Python腳本文件（例如realtime_plot.py），然后在命令行中運行該腳本：

bokeh serve --show realtime_plot.py

這將啟動一個Bokeh應用程序并在瀏覽器中打開圖表，實時展示數據。

通過以上步驟，就可以在Bokeh中實現數據的實時展示?？梢愿鶕嶋H需求調整數據流的頻率和更新的數據內容，以實現更加定制化的實時展示效果。