可以通过以下步骤实现:
!pip install bokeh
from bokeh.io import output_notebook, show
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.layouts import gridplot
output_notebook()
source1 = ColumnDataSource(data=dict(x=[], y=[]))
source2 = ColumnDataSource(data=dict(x=[], y=[]))
plot1 = figure(plot_width=400, plot_height=400)
plot2 = figure(plot_width=400, plot_height=400)
plot1.line(x='x', y='y', source=source1)
plot2.line(x='x', y='y', source=source2)
def update_data():
# 更新数据源的数据
new_data1 = dict(x=[...], y=[...]) # 更新plot1的数据
new_data2 = dict(x=[...], y=[...]) # 更新plot2的数据
source1.data = new_data1
source2.data = new_data2
# 调用回调函数,更新数据
update_data()
grid = gridplot([[plot1, plot2]])
show(grid)
以上是使用Bokeh在Jupyter笔记本中拥有多个实时绘图的步骤。Bokeh是一个强大的数据可视化库,可以用于创建交互式、实时的图表和可视化应用。它支持多种图表类型和交互方式,适用于数据分析、数据探索、数据展示等场景。
腾讯云提供了云服务器(CVM)和云数据库(CDB)等产品,可以用于支持Bokeh在云计算环境中的部署和运行。具体产品介绍和使用方法可以参考腾讯云官方文档:
请注意,以上答案仅供参考,具体的实现方式和产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。
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