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Jupyter Notebookでインタラクティブなボケを取得する方法

私が書いたいくつかのpythonモデルのインタラクティブなオンライン実装にボケを使用するように準備しています。

ステップ1はいくつかの基本的なインタラクティブな例を理解していますが、Jupyterノートブックでインタラクティブに実行する導入例を取得できません。ボケ自身のサンプルコードのコピーと貼り付けについての誤解を誰かが修正できることを願っています。

ボケのドキュメントが完全ではないことは承知しています(bokeh.plotting.showではなくio.showへの古い参照を修正しました)。

コードは次のとおりです: https://github.com/bokeh/bokeh/blob/master/examples/app/sliders.py

https://docs.bokeh.org/en/latest/docs/user_guide/notebook.html

############ START BOILERPLATE ############
#### Interactivity -- BOKEH
import bokeh.plotting.figure as bk_figure
from bokeh.io import curdoc, show
from bokeh.layouts import row, widgetbox
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.models.widgets import Slider, TextInput
from bokeh.io import output_notebook # enables plot interface in J notebook
# init bokeh
output_notebook()
############ END BOILERPLATE ############

# Set up data
N = 200
x = np.linspace(0, 4*np.pi, N)
y = np.sin(x)
source = ColumnDataSource(data=dict(x=x, y=y))

# Set up plot
plot = bk_figure(plot_height=400, plot_width=400, title="my sine wave",
              tools="crosshair,pan,reset,save,wheel_zoom",
              x_range=[0, 4*np.pi], y_range=[-2.5, 2.5])

plot.line('x', 'y', source=source, line_width=3, line_alpha=0.6)

# Set up widgets
text = TextInput(title="title", value='my sine wave')
offset = Slider(title="offset", value=0.0, start=-5.0, end=5.0, step=0.1)
amplitude = Slider(title="amplitude", value=1.0, start=-5.0, end=5.0, step=0.1)
phase = Slider(title="phase", value=0.0, start=0.0, end=2*np.pi)
freq = Slider(title="frequency", value=1.0, start=0.1, end=5.1, step=0.1)

# Set up callbacks
def update_title(attrname, old, new):
    plot.title.text = text.value

text.on_change('value', update_title)

def update_data(attrname, old, new):
    # Get the current slider values
    a = amplitude.value
    b = offset.value
    w = phase.value
    k = freq.value

    # Generate the new curve
    x = np.linspace(0, 4*np.pi, N)
    y = a*np.sin(k*x + w) + b

    source.data = dict(x=x, y=y)
    ### I thought I might need a show() here, but it doesn't make a difference if I add one
    # show(layout)

for w in [offset, amplitude, phase, freq]:
    w.on_change('value', update_data)


# Set up layouts and add to document
inputs = widgetbox(text, offset, amplitude, phase, freq)
layout = row(plot,
             widgetbox(text, offset, amplitude, phase, freq))
curdoc().add_root(row(inputs, layout, width=800))
curdoc().title = "Sliders"

show(layout)

以下のようにプロットを生成しますが、スライダーを移動しても(タイトルテキストが更新されても)図が更新されません The static plot, teasing us with its sliders

提案をありがとう。

PS。このコードを、サーバー上の.pyファイルを使用して実装できるものにできる限り近づけて、Push_notebookなどのjupyter固有の回避策を回避しようとしています。

5
Mark_Anderson

私は(ユーザーとして)ドキュメントがこれに関してより良いかもしれないことに同意します。手順を見つけるためにたくさん検索しなければなりませんでしたが、見つけたらそれほど難しくありません!コードを変更しました。JupyterNotebook内で実行できます。

トリックは:

from bokeh.application import Application
from bokeh.application.handlers import FunctionHandler
.
.
<your code here>
.
.
#add server-related code inside this modify_doc function
def modify_doc(doc): #use doc as you use curdoc() in bokeh server
    doc.add_root(<your_layout>)
    doc.on_change(...)
    doc.add_periodic_callback(...) 


handler = FunctionHandler(modify_doc)
app = Application(handler)
show(app)

コードの修正バージョン:

############ START BOILERPLATE ############
#### Interactivity -- BOKEH
import bokeh.plotting.figure as bk_figure
from bokeh.io import curdoc, show
from bokeh.layouts import row, widgetbox
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.models.widgets import Slider, TextInput
from bokeh.io import output_notebook # enables plot interface in J notebook
import numpy as np
# init bokeh

from bokeh.application import Application
from bokeh.application.handlers import FunctionHandler


output_notebook()
############ END BOILERPLATE ############

# Set up data
N = 200
x = np.linspace(0, 4*np.pi, N)
y = np.sin(x)
source = ColumnDataSource(data=dict(x=x, y=y))

# Set up plot
plot = bk_figure(plot_height=400, plot_width=400, title="my sine wave",
              tools="crosshair,pan,reset,save,wheel_zoom",
              x_range=[0, 4*np.pi], y_range=[-2.5, 2.5])

plot.line('x', 'y', source=source, line_width=3, line_alpha=0.6)

# Set up widgets
text = TextInput(title="title", value='my sine wave')
offset = Slider(title="offset", value=0.0, start=-5.0, end=5.0, step=0.1)
amplitude = Slider(title="amplitude", value=1.0, start=-5.0, end=5.0, step=0.1)
phase = Slider(title="phase", value=0.0, start=0.0, end=2*np.pi)
freq = Slider(title="frequency", value=1.0, start=0.1, end=5.1, step=0.1)

# Set up callbacks
def update_title(attrname, old, new):
    plot.title.text = text.value



def update_data(attrname, old, new):
    # Get the current slider values
    a = amplitude.value
    b = offset.value
    w = phase.value
    k = freq.value

    # Generate the new curve
    x = np.linspace(0, 4*np.pi, N)
    y = a*np.sin(k*x + w) + b

    source.data = dict(x=x, y=y)
    ### I thought I might need a show() here, but it doesn't make a difference if I add one
    # show(layout)

for w in [offset, amplitude, phase, freq]:
    w.on_change('value', update_data)


# Set up layouts and add to document
inputs = widgetbox(text, offset, amplitude, phase, freq)
layout = row(plot,
             widgetbox(text, offset, amplitude, phase, freq))



def modify_doc(doc):
    doc.add_root(row(layout, width=800))
    doc.title = "Sliders"
    text.on_change('value', update_title)


handler = FunctionHandler(modify_doc)
app = Application(handler)
show(app)
5
Hossein