要制作一個動態更新的數據圖表，我們可以使用Bokeh的ColumnDataSource和stream方法來動態更新數據。

首先，我們需要創建一個ColumnDataSource對象來存儲數據。然后，我們可以使用Bokeh的繪圖工具創建一個圖表，并將ColumnDataSource傳遞給該圖表。接下來，我們可以使用stream方法來動態更新數據。以下是一個簡單的示例代碼：

from bokeh.plotting import figure, curdoc
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.layouts import column
import numpy as np

# 創建一個ColumnDataSource對象
source = ColumnDataSource(data=dict(x=[], y=[]))

# 創建一個圖表
plot = figure(plot_height=400, plot_width=800, title="Dynamic Data Plot")
plot.line('x', 'y', source=source, line_width=2)

# 創建一個更新數據的回調函數
def update_data():
    new_data = dict(x=[1, 2, 3, 4, 5], y=np.random.randint(0, 10, 5))
    source.stream(new_data, rollover=10)

# 添加圖表到文檔
curdoc().add_root(column(plot))

# 添加周期性回調函數
curdoc().add_periodic_callback(update_data, 1000)

在這個示例中，我們首先創建了一個空的ColumnDataSource對象來存儲數據。然后，我們創建了一個簡單的折線圖表，并將ColumnDataSource傳遞給該圖表。接著，我們定義了一個update_data函數，該函數生成新的數據并通過stream方法動態更新數據。最后，我們將圖表添加到文檔，并使用add_periodic_callback方法來定時更新數據。

運行該代碼，你將會看到一個動態更新的數據圖表。每秒鐘，圖表將自動更新一次數據。