本文整理汇总了Python中bokeh.models.widgets.Button.on_change方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python Button.on_change方法的具体用法？Python Button.on_change怎么用？Python Button.on_change使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类bokeh.models.widgets.Button的用法示例。
在下文中一共展示了Button.on_change方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: range
# 需要导入模块: from bokeh.models.widgets import Button [as 别名]
# 或者: from bokeh.models.widgets.Button import on_change [as 别名]
alpha = alphaSlider.value
offset = offsetSlider.value
response.data['y'] = contrast**alpha + offset
response_plus_noise.data['y'] = contrast**alpha + offset + (np.random.random(contrast.shape)-0.5)/CNR
baseline.data['y'] = offset*np.ones(contrast.shape)
baseline_plus_noise.data['y'] = offset+(np.random.random(contrast.shape)-0.5)/CNR
p1.title = 'CNR = %2.1f' %CNR
# sim some data
data = np.zeros([nRep,3])
for iRep in range(nRep):
stim = offset + np.array([0.08,0.16,0.32])**alpha + (np.random.random((1,3))-0.5)/CNR
fonly = offset + (np.random.random()-0.5)/CNR
data[iRep,:] = stim - fonly
# and push to plots
for iC,c in enumerate([0.08,0.16,0.32]):
data_all[iC].data['y'] = data[:,iC]
data_all[iC].data['x'] = c*np.ones([nRep])
data_means.data['y'] = np.mean(data,axis=0)
for iC,c in enumerate([0.08,0.16,0.32]):
data_eb[iC].data['y'] = np.mean(data[:,iC]) + np.std(data[:,iC])/np.sqrt(nRep)*np.array([-1,1])
CNRslider.on_change('value',update)
nREPslider.on_change('value',update)
alphaSlider.on_change('value',update)
offsetSlider.on_change('value',update)
redrawButton.on_change('clicks',update)