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带有Bokeh的Python BoxPlot -在悬停上显示多个数据点

Bokeh是一个用于创建交互式数据可视化的Python库。它提供了丰富的绘图工具和交互功能，使得数据分析和探索变得更加直观和有趣。

BoxPlot（箱线图）是一种常用的统计图表，用于展示一组数据的分布情况。它通过显示数据的最大值、最小值、中位数、上下四分位数等统计指标，帮助我们了解数据的中心趋势、离散程度和异常值情况。

在Bokeh中创建带有BoxPlot的Python图表，并在悬停时显示多个数据点，可以通过以下步骤实现：

  1. 导入必要的库和模块：
代码语言：txt
复制
from bokeh.io import output_file, show
from bokeh.models import HoverTool
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.sampledata.autompg import autompg as df
  1. 创建一个输出文件（可选）：
代码语言：txt
复制
output_file("boxplot.html")
  1. 准备数据：
代码语言：txt
复制
# 假设我们要绘制汽车数据集中不同制造商的汽车公路里程数的箱线图
manufacturers = df["manufacturer"].unique().tolist()
mpg_data = [df[df["manufacturer"] == m]["mpg"].tolist() for m in manufacturers]
  1. 创建一个绘图对象：
代码语言：txt
复制
p = figure(x_range=manufacturers, plot_height=400, title="BoxPlot - 汽车公路里程数",
           tools="hover", tooltips="@manufacturer: @mpg")
  1. 绘制箱线图：
代码语言：txt
复制
p.boxplot(mpg_data, labels=manufacturers, line_color="black", fill_color="#3B8686", median_color="white")
  1. 添加悬停工具：
代码语言：txt
复制
hover = HoverTool(tooltips=[("Manufacturer", "@manufacturer"), ("MPG", "@mpg")])
p.add_tools(hover)
  1. 显示图表：
代码语言：txt
复制
show(p)

这样，就可以创建一个带有BoxPlot的Python图表，并在悬停时显示多个数据点。在悬停时，会显示制造商和对应的汽车公路里程数。

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