如何在 jupyter 笔记本中链接滑块以更新我的散景图？

Question

我创建了一个名为 ed_montecarlo 的函数，它运行具有一定迭代次数的 montecarlo 模拟，并将结果作为具有多列的 pandas 数据框返回（并非所有列都在此处使用。）目前我正在尝试链接这个到带有 Bokeh 的绘图并有一个滑块，当更改时将使用滑块的新值重新运行该函数。

我的代码如下：

def modify_doc(doc):

    source = ColumnDataSource(ed_montecarlo(num=1000))

    TOOLS = "pan,wheel_zoom,box_zoom,reset,save"

    iter_scatter= figure(x_axis_label='Iteration Number', y_axis_label='Margin', title='Scatter Plot of Iterrations',
                         tools=TOOLS, plot_height=400, plot_width=550)

    iter_scatter.yaxis[0].formatter = NumeralTickFormatter(format="$0.00")

    dots = iter_scatter.scatter(x='index', y='Margin', source=source, fill_alpha=.5, line_color=None,
                            hover_fill_color='firebrick', hover_alpha=.9, hover_line_color=None, size=10)

    iter_scatter.line(x='index', y='Median Margin', source=source, line_color='cyan', line_width=5, line_alpha=0.8)

    band = Band(base='index', lower='25th Margin', upper='75th Margin', source=source, level='underlay',
            fill_alpha=0.3, line_width=3, line_alpha=.8, line_color='cyan', fill_color='cyan')

    iter_scatter.add_layout(band)

    iter_scatter.add_tools(HoverTool(tooltips=[('Iterration', '@index'),
                                           ('Margin', '$@Margin{%0.2f}')], 
                                 formatters={'Margin': 'printf',},
                                 renderers = [dots], mode='mouse'))
    def callback(attr, old, new):
        num = iter_slider.value


    iter_slider = Slider(start=100, end=5000, step=100, value=1000, title='Number of Iterations')
    iter_slider.on_change('value', callback) 

    doc.add_root(column(iter_slider, iter_scatter))

show(modify_doc)

当我运行上述代码时，散点图使用 1000 次迭代正确显示，但是当我移动滑块时，它不会重新运行蒙特卡罗函数并更新绘图。我错过了什么？我一直在为此苦苦挣扎。

Answer 1

您的回调没有做任何实际工作。您将滑块的值分配给局部变量num（根本没有其他影响），然后立即退出回调。如果要更新绘图，则必须更新数据源。你还没有说 ed_montecarlo 返回的类型是什么，但它会类似于

def callback(attr, old, new):
    source.data = ed_montecarlo(num=iter_slider.value)

假设 ed_montecarlo 返回一个合适的 Python dict。如果不是，则需要将其转换为 Python 字典，其中 CDS 列名作为键，数据数组作为值。