使用Python Bokeh的交互式平面图

Python Bokeh是一个用于交互式数据可视化的开源Python库。它提供了丰富的可视化功能和交互性，使用户能够快速创建漂亮且功能强大的图表和图形。

Bokeh的主要特点包括：

1. 交互性: Bokeh可以轻松地添加交互式功能到图表中，包括缩放、平移、悬停工具和自定义工具栏。这使得用户能够更深入地探索数据，并与图表进行实时交互。
2. 美观: Bokeh提供了丰富的样式选项和自定义功能，使用户能够创建美观且具有吸引力的图表。用户可以调整颜色、线条样式、标记和文本等，以满足其特定的需求和品味。
3. 可扩展性: Bokeh可以与其他Python库（如Pandas和NumPy）以及Jupyter Notebook无缝集成。它还支持各种输出选项，包括HTML、图片和Bokeh服务器应用程序，以满足不同的使用场景和需求。

Bokeh的应用场景非常广泛，特别适用于需要可视化大量数据或需要交互式探索数据的领域，例如：

1. 数据分析和探索: Bokeh可以帮助数据分析师和科学家快速可视化和探索数据集。它提供了各种图表类型，包括散点图、折线图、柱状图和饼图等，使用户能够更好地理解数据的分布和关系。
2. 仪表盘和报告: Bokeh可以用于创建漂亮且交互式的仪表盘和报告，以便更好地展示数据和结果。用户可以根据需要添加各种图表、过滤器和交互式小部件，以提供更丰富和具有吸引力的用户体验。
3. 机器学习和数据科学: Bokeh可以与机器学习和数据科学工作流程集成，帮助用户可视化模型的结果和评估指标。用户可以使用Bokeh绘制模型预测结果、特征重要性和误差分析等，以便更好地理解和解释模型的性能。

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