Как подключить графики сводной статистики и необработанных данных с помощью bokeh

Question

У меня есть набор данных, на котором я собираю сводную статистику, и я хотел бы иметь возможность выбрать интересную точку и рассчитать основные необработанные данные в отдельном подфигуры. Код ниже можно запустить из ноутбука jupyter, чтобы посмотреть, как выглядят выходы. В идеале я мог бы щелкнуть точку около (1, 10) в первом сюжете и увидеть исходные данные, сгруппированные вокруг 10 на втором графике.

Прокомментированный код внизу был моей попыткой определить обратный вызов, но я думаю, что у меня есть фундаментальное непонимание того, как работают taptools и callbacks. Как сообщить bokeh, что он должен вызывать определенную подпрограмму python с конкретными аргументами (на основе точки, на которую я нажал), а затем перезагрузить вторую цифру?

from string import ascii_lowercase 

import numpy as np 
import pandas as pd 

from bokeh.plotting import figure, output_notebook, show, gridplot 
from bokeh.models import ColumnDataSource, widgets, HoverTool, TapTool 

output_notebook() 

class RawPlot(): 
    def __init__(self, fig, col, raw): 
     self.fig = fig 
     self.raw = raw 
     self.circ = self.fig.circle(x='index', y='raw', size=1, 
            source=ColumnDataSource(raw[col].reset_index())) 
    # ideally I would have a callback to RawPlot.update to change the underlying data 
    def update(self, col): 
     self.circ.data_source = ColumnDataSource(self.raw[col].reset_index()) 

# generate the example data 
rawdat = pd.DataFrame(np.random.random((1024, 4)) + np.arange(4)*10, 
         columns=pd.MultiIndex.from_tuples([(s, 'raw') for s in ascii_lowercase[:4]])) 
# compute summary statistics and show in a bokeh figure 
stats = rawdat.describe().T.reset_index() 
pstat = figure() 
pstat.circle(x='index', y='mean', source=ColumnDataSource(stats), size=12) 

# show the raw data of the first column 
praw = figure() 
rawplot = RawPlot(praw, 'a', rawdat) 
# this was my attempt at being able to change which column's raw data was plotted. It failed 
# taptool = pstat.select(type=TapTool) 
# taptool.callback = rawplot.update("@level_0") 
show(gridplot([[pstat, praw]])) 

Answer 1

Код ниже обрабатывает взаимодействия так, как я хотел. Он функционирует с сервером bokeh достаточно хорошо для тестового примера. Запуск кода из ноутбука не имеет такой же интерактивности, хотя (выбор данных в pstat не обновляет данные в praw). Таким образом, output_notebook и push_notebook закомментированы.

from string import ascii_lowercase 

import numpy as np 
import pandas as pd 

from bokeh.plotting import figure, show, gridplot 
from bokeh.models import ColumnDataSource, widgets, HoverTool, TapTool, BoxSelectTool 
from bokeh.io import output_notebook, push_notebook, output_server 
from bokeh.resources import INLINE 

# generate the example data 
rawdat = pd.DataFrame(np.random.random((1024, 4)) + np.arange(4)*10, 
         columns=pd.MultiIndex.from_tuples([(s, 'raw') for s in ascii_lowercase[:4]])) 
# compute summary statistics and show in a bokeh figure 
stats = rawdat.describe().T.reset_index() 
statsource = ColumnDataSource(stats[['mean']]) 

TOOLS = [TapTool(), BoxSelectTool()] 
pstat = figure(tools=TOOLS) 
pstat.circle(x='index', y='mean', source=statsource, size=12) 

# show the raw data of the first column 
praw = figure() 
col = rawdat.columns.levels[0][0] 
rawsource = ColumnDataSource(rawdat[col].reset_index()) 
circ = praw.circle(x='index', y='raw', size=1, 
        source=rawsource) 

# update the raw data_source when a new summary is chosen 
def update(attr, old, new): 
    ind = new['1d']['indices'][0] 
    col = rawdat.columns.levels[0][ind] 
    rawsource.data['raw'] = rawdat[col].values.ravel() 
    # push_notebook() 
statsource.on_change('selected', update) 

# serve the figures 
output_server("foo") 
# output_notebook() 
show(gridplot([[pstat, praw]]))