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 requests
import pandas as pd
from 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 DataFrame
df = 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。