Bokeh是一个Python库,可以用来创建交互式数据可视化工具。要实现文本搜索和过滤功能,可以使用Bokeh的ColumnDataSource对象和CustomJS回调函数。
首先,创建一个包含所有数据的ColumnDataSource对象,然后创建一个TextInput输入框,用户可以在输入框中输入要搜索的文本。接下来,创建一个CustomJS回调函数,该回调函数将获取输入框中的文本,然后使用过滤函数来过滤数据源中的数据。最后,将这个回调函数与输入框的on_change事件绑定,这样每当用户输入文本时,回调函数就会被触发,实现文本搜索和过滤功能。
以下是一个简单的示例代码:
from bokeh.layouts import column
from bokeh.models import ColumnDataSource, TextInput
from bokeh.plotting import curdoc
from bokeh.models.callbacks import CustomJS
from bokeh.models.widgets import DataTable, TableColumn
# 创建数据源
data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5],
'y': [6, 7, 8, 9, 10],
'text': ['apple', 'banana', 'cherry', 'date', 'eggplant']}
source = ColumnDataSource(data)
# 创建输入框
search_input = TextInput(placeholder="Search")
# 创建数据表
columns = [TableColumn(field="x", title="X"),
TableColumn(field="y", title="Y"),
TableColumn(field="text", title="Text")]
data_table = DataTable(source=source, columns=columns, width=400, height=280)
# 创建回调函数
callback = CustomJS(args=dict(source=source), code="""
var data = source.data;
var text = cb_obj.value.toLowerCase();
var x = data['x'];
var y = data['y'];
var filtered_data = {'x': [], 'y': [], 'text': []};
for (var i = 0; i < x.length; i++) {
if (data['text'][i].toLowerCase().includes(text)) {
filtered_data['x'].push(x[i]);
filtered_data['y'].push(y[i]);
filtered_data['text'].push(data['text'][i]);
}
}
source.data = filtered_data;
source.change.emit();
""")
search_input.js_on_change('value', callback)
# 将输入框和数据表组合成一个布局
layout = column(search_input, data_table)
curdoc().add_root(layout)
在这个示例中,我们首先创建了一个包含x、y和text列的ColumnDataSource对象。然后创建了一个TextInput输入框,并将一个CustomJS回调函数与输入框的value属性绑定。回调函数将根据输入框中的文本来过滤数据源中的数据,并将过滤后的数据更新到数据源中,从而实现文本搜索和过滤功能。最后,将输入框和数据表组合成一个布局,并将其添加到文档中。
通过这种方式,用户可以在输入框中输入文本,然后数据表中只显示包含该文本的行。这样就实现了文本搜索和过滤功能。