Я не уверен, является ли мой вопрос дубликатом этого вопроса или этого , но они не являются воспроизводимыми и запутанными.
Это возможно в Bokeh, когда я использую виджет select и обновляю график для обновления диапазонов xy?
Это особенно полезно при работе с данными разной величины.
dictonary={'Station':['a','a','a','a','b','b','b','b','b'],'Passengers':[20,30,40,20,10000,15000,20000,8000,16000],'Date':[1,2,3,4,1,2,3,4,5]}
df=pd.DataFrame(dictonary)
source = ColumnDataSource(data=df)
def modify_doc(doc):
station_list=['a','b']
station_selected='a'
df_r=df.copy()
x_name='Date'
y_name='Passengers'
xrange=[0,df_r.Date.iloc[-1]]
yrange=[0,df_r[y_name].max()]
source = ColumnDataSource(data=df_r)
hover=HoverTool(tooltips=[('Passengers','@Passengers'),('Station','@Station'),('Date','@Date')])
plot=figure(title='Passengers for station',tools=[hover,'pan','wheel_zoom'], plot_width=400, plot_height=400,x_range=(xrange), y_range=(yrange))
plot.vbar(x="Date", top="Passengers",source=source, width=1.5)
def update_plot(attr, old, new):
activity = select.value
data = df_r[df_r['Station'] == activity]
source.data = ColumnDataSource(data=data).data
select = Select(title='Select Station', value=station_selected, options=station_list)
select.on_change('value', update_plot)
layout=column(select, plot)
doc.add_root(layout)
show(modify_doc)
Вот скриншоты выходов:
![Station 'a' before zooming](https://i.stack.imgur.com/yDk1W.png)
![Station 'a' after zooming](https://i.stack.imgur.com/fMIEX.png)
![Station 'b' before zooming](https://i.stack.imgur.com/w3Cy8.png)