展示定制化的图表内容通常需要使用 Bokeh 中的高级功能，如自定义工具、渲染器和回调函数。以下是展示定制化的图表内容的一般步骤：
创建 Bokeh 图表：首先，使用 Bokeh 创建一个基本的图表对象，如散点图、折线图或柱状图。
添加自定义工具：使用 Bokeh 提供的工具箱中的工具来添加交互式功能，如缩放、平移和数据标签。还可以自定义工具栏按钮和菜单。
自定义渲染器：使用 Bokeh 中的自定义渲染器功能来添加定制化的渲染效果，如阴影、填充和边框样式。
添加回调函数：使用 Bokeh 的回调函数功能来实现动态更新和交互式操作。可以根据用户输入或事件触发来更新图表内容。
调整布局：使用 Bokeh 提供的布局组件来调整图表的布局和样式，如添加标题、坐标轴标签和图例。
通过以上步骤，可以实现展示定制化的图表内容，并提供丰富的交互式功能和可视化效果。Bokeh 提供了丰富的功能和工具来帮助用户创建各种类型的定制化图表，满足不同的需求和展示要求。
要自定义图例的位置和样式，在Bokeh中可以使用Legend模块来实现。下面是一个简单的示例代码来演示如何自定义图例的位置和样式：
from bokeh.plotting impor...
要将Bokeh图表导出为PNG或SVG格式，可以使用Bokeh的导出功能。例如，可以使用以下代码将Bokeh图表导出为PNG格式：
from bokeh.io import export_png
f...
要使用Bokeh制作散点图，首先需要安装Bokeh库，并导入相应的模块。然后可以使用以下代码创建一个简单的散点图：
from bokeh.plotting import figure, show<...
要在Bokeh中添加工具提示，可以使用HoverTool工具。下面是一个简单的示例代码，演示如何在Bokeh中添加工具提示：
from bokeh.plotting import figure, show...
要比较多个频率分布或直方图，可以使用Matplotlib中的子图（subplots）功能。以下是一个简单的示例代码，演示如何比较两个直方图：
import matplotlib.pypl...
要绘制带有自定义标记的轨迹图，可以使用Matplotlib中的plot函数，并在需要标记的点上使用annotate函数添加标记。
下面是一个示例代码，演示如何绘制带有自...
要增强Matplotlib图表的视觉效果，可以使用以下方法： 更改图表样式：Matplotlib提供了许多预定义的样式，可以通过plt.style.use()方法来更改图表的样式。例如，...
要创建具有不同时间尺度的时间序列图，可以使用Matplotlib库中的日期轴和格式化工具。下面是一个示例代码，演示如何创建具有不同时间尺度的时间序列图：
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