Bokeh API 中的大多数绘图方法都能够通过 ColumnDatasource 对象接收数据源参数。它使绘图和“数据表”之间共享数据。ColumnDatasource 可以被认为是列名和数据列表之间的映射。将具有一个或多个字符串键和列表或 numpy 数组作为值的 Python dict 对象传递给 ColumnDataSource 构造函数。
例子
from bokeh.models import ColumnDataSource
data = {'x':[1, 4, 3, 2, 5],
'y':[6, 5, 2, 4, 7]}
cds = ColumnDataSource(data = data)
然后，此对象在字形方法中用作源属性的值。以下代码使用 ColumnDataSource 生成散点图。
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
from bokeh.models import ColumnDataSource
data = {'x':[1, 4, 3, 2, 5],
'y':[6, 5, 2, 4, 7]}
cds = ColumnDataSource(data = data)
fig = figure()
fig.scatter(x = 'x', y = 'y',source = cds, marker = "circle", size = 20, fill_color = "grey")
show(fig)
运行结果如下：
可以使用 Pandas DataFrame(而不是为 ColumnDataSource)分配 Python 字典。使用“test.csv”(在本节前面使用)来获取一个 DataFrame，并使用它来获取 ColumnDataSource 和绘制线图。
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
import pandas as pd
from bokeh.models import ColumnDataSource
df = pd.read_csv('test.csv')
cds = ColumnDataSource(df)
fig = figure(y_axis_type = 'log')
fig.line(x = 'x', y = 'pow',source = cds, line_color = "grey")
show(fig)
运行结果如下：
