在数据可视化的世界里，Bokeh无疑是一颗璀璨的明星。它不仅提供了丰富的图表类型，还支持强大的交互功能。今天，我们就来深入探讨如何使用Bokeh的滑块控件，轻松实现数据的动态展示。

首先，让我们从创建ColumnDataSource开始。这是Bokeh中用于存储和管理图形数据的核心组件。

from bokeh.models import ColumnDataSource# 为每个图形创建一个ColumnDataSource对象
source1 = ColumnDataSource(data=dict(x=[], y=[]))
source2 = ColumnDataSource(data=dict(x=[], y=[]))
# ...为其他图形创建更多的ColumnDataSource

接下来，我们要用figure函数来绘制图形，并将它们与各自的ColumnDataSource关联起来。

from bokeh.plotting import figure# 创建图形，并指定数据源
p1 = figure(title="图形1")
p1.line(x='x', y='y', source=source1)p2 = figure(title="图形2")
p2.line(x='x', y='y', source=source2)
# ...为其他数据创建更多的图形

现在，是时候添加滑块控件了。滑块将作为我们动态更改数据的界面。

from bokeh.models import Slider# 创建滑块控件
slider = Slider(start=0, end=10, value=1, step=.1, title="滑块")

为了让滑块能够控制图形的数据，我们需要定义一个回调函数。每当滑块的值发生变化时，这个函数都会被调用。

def update_data(attrname, old, new):# 根据滑块的值更新ColumnDataSource的数据new_data = calculate_new_data(slider.value)  # 假设的函数，需自行实现source1.data = new_data['source1']source2.data = new_data['source2']# ...更新其他ColumnDataSource的数据# 为滑块添加回调函数
slider.on_change('value', update_data)

最后，我们将滑块和图形组合成一个完整的布局，并通过show函数展示出来。

from bokeh.layouts import column
from bokeh.io import show# 组织滑块和图形的布局
layout = column(slider, p1, p2)# 显示布局
show(layout)

通过以上代码，我们成功地利用Bokeh的滑块控件实现了动态数据可视化。这种交互式的数据展示方式不仅增强了用户体验，还能帮助我们更深入地理解数据的变化趋势。当然，这只是一个简单的示例。在实际应用中，您可能需要根据自己的需求对代码进行进一步的定制和扩展。希望本文能为您在使用Bokeh时提供有益的参考。

【痕迹】QQ+微信朋友圈和聊天记录分析工具1.0.4
（1）纯Python语言实现，使用Flask后端，本地分析，不上传个人数据。
（2）内含QQ、微信聊天记录保存到本地的方法，真正实现自己数据自己管理。
（3）数据可视化分析QQ、微信聊天记录，提取某一天的聊天记录与大模型对话。
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