要在Bokeh图表中使用网络数据，您需要首先从网络上获取数据，并将其加载到您的Python代码中。您可以使用Python中的requests库或其他网络请求库来获取数据。然后，您可以将数据转换为适合Bokeh图表的数据结构，例如Pandas DataFrame或Numpy数组。最后，您可以使用Bokeh库中的相关函数和方法来创建图表并将网络数据添加到图表中。

以下是一个简单的示例，演示如何在Bokeh图表中使用网络数据：

import requestsimport pandas as pdfrom bokeh.plotting import figure, show# 从网络上获取数据url = 'https://api.coindesk.com/v1/bpi/historical/close.json'response = requests.get(url)data = response.json()# 将数据转换为Pandas DataFramedf = pd.DataFrame(data['bpi'])# 创建一个Bokeh图表p = figure(title="Bitcoin Price Index", x_axis_label='Date', y_axis_label='Price')# 添加线条到图表p.line(x=df.index, y=df['USD'], legend_label='USD', line_width=2, color='blue')# 显示图表show(p)

在这个示例中，我们首先从CoinDesk的API获取比特币价格数据，然后将数据转换为Pandas DataFrame。接下来，我们创建一个简单的折线图，显示比特币价格随时间的变化。最后，我们使用Bokeh的show函数将图表显示出来。

通过这种方式，您可以轻松地使用网络数据创建各种不同类型的Bokeh图表。您可以根据您的需求和数据结构来调整图表的样式和内容，以展示网络数据的信息。