боке обновление источника данных vbar

Question

Я строю график гистограммы с запуском сервера bokeh для динамического изменения данных для графика гистограммы.Источник данных должен измениться, нажав на кнопку - но он не работает должным образом.

from bokeh.plotting import figure
from bokeh.layouts import layout, widgetbox
from bokeh.io import curdoc
from bokeh.transform import factor_cmap
from bokeh.palettes import Spectral6
from bokeh.models import FactorRange, ColumnDataSource
from bokeh.models.widgets import Button

button = Button(label="ChangeValue", button_type="success")
fruits = ['Apples', 'Pears', 'Nectarines', 'Plums', 'Grapes', 'Strawberries']
val = [5, 3, 4, 2, 4, 6]
data_dict = {'x':fruits,'y':val} 
source_table_hist = ColumnDataSource(data=data_dict)

h = figure(x_range=data_dict['x'],plot_height=350, title="Histogram")
h.vbar(x='x', top='y', width=0.2, source=source_table_hist, legend="x", line_color='black', 
       fill_color=factor_cmap('x', palette=Spectral6, factors=data_dict['x']))

h.xgrid.grid_line_color = None
h.y_range.start = 0

inputs = widgetbox(button)

def update():
    fruits = ['Banana', 'Orange']
    val = [15, 23]
    data_dict = {'x':fruits,'y':val}
    h.x_range=FactorRange(factors=data_dict['x']) 
    source_table_hist.data = data_dict

button.on_click(update)
l = layout([inputs,h])
curdoc().add_root(l)
curdoc().title = "Test"

Answer 1

Вариант использования, который имели в виду создатели Bokeh, и сценарий использования, который в настоящее время лучше всего поддерживается, заключается в настройке приложения, затем обновлении данных и свойств на месте (то есть каквместо замена целых объектов, таких как диапазоны).Ваш код работает для меня, если эта строка

h.x_range=FactorRange(factors=data_dict['x'])  # replace entire range (bad) 

заменена на эту:

h.x_range.factors=data_dict['x']  # update existing range (good)

Новые столбцы отображаются серым цветом, поскольку настраиваемый преобразователь цвета ничего не знаето новых факторах, которые вы изменили.Некоторые параметры:

• настроить преобразователь цвета заранее для всех возможных факторов, которые когда-либо будут установлены

• обновить свойства преобразователя цвета дос учетом новых факторов

• выполнить сопоставление цветов в Python (и поместить столбец «color» в CDS) вместо использования LinearColormapper