要在Bokeh圖表中使用網絡數據，您需要首先從網絡上獲取數據，并將其加載到您的Python代碼中。您可以使用Python中的requests庫或其他網絡請求庫來獲取數據。然后，您可以將數據轉換為適合Bokeh圖表的數據結構，例如Pandas DataFrame或Numpy數組。最后，您可以使用Bokeh庫中的相關函數和方法來創建圖表并將網絡數據添加到圖表中。
以下是一個簡單的示例，演示如何在Bokeh圖表中使用網絡數據：
import requests
import pandas as pd
from bokeh.plotting import figure, show
# 從網絡上獲取數據
url = 'https://api.coindesk.com/v1/bpi/historical/close.json'
response = requests.get(url)
data = response.json()
# 將數據轉換為Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data['bpi'])
# 創建一個Bokeh圖表
p = figure(title="Bitcoin Price Index", x_axis_label='Date', y_axis_label='Price')
# 添加線條到圖表
p.line(x=df.index, y=df['USD'], legend_label='USD', line_width=2, color='blue')
# 顯示圖表
show(p)
在這個示例中，我們首先從CoinDesk的API獲取比特幣價格數據，然后將數據轉換為Pandas DataFrame。接下來，我們創建一個簡單的折線圖，顯示比特幣價格隨時間的變化。最后，我們使用Bokeh的show函數將圖表顯示出來。
通過這種方式，您可以輕松地使用網絡數據創建各種不同類型的Bokeh圖表。您可以根據您的需求和數據結構來調整圖表的樣式和內容，以展示網絡數據的信息。
