要创建一个完全自定义的Bokeh小部件库，您需要遵循以下步骤：
创建一个Bokeh小部件库的文件夹结构，包括一个__init__.py文件和一个或多个自定义小部件的Python文件。
在每个自定义小部件的Python文件中，创建一个类来定义小部件的外观和行为。这个类应该继承自bokeh.models.Widget类，并且应该定义小部件的所有属性和方法。
在每个自定义小部件的Python文件中，创建一个BokehModel类来包装自定义小部件类，并将其注册为Bokeh模型。这个类应该继承自bokeh.models.layouts.WidgetBox类，并且应该包含一个__implementation__属性，该属性指向自定义小部件类的JavaScript实现。
在__init__.py文件中，导入所有自定义小部件的Python文件，并注册它们为Bokeh扩展。
在Bokeh应用程序中，导入您的自定义小部件库，并使用它们来构建交互式可视化。
通过遵循以上步骤，您可以创建一个完全自定义的Bokeh小部件库，用于构建交互式数据可视化应用程序。
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...
要在Matplotlib中创建警告线或标记，您可以使用ax.axhline()或ax.axvline()方法来创建水平或垂直的虚线，代表警告线。另外，您也可以使用ax.annotate()方法来在图...
要为数据点添加图片信息，可以使用Matplotlib的Annotation工具。下面是一个简单的示例代码，演示如何为数据点添加图片信息：
import matplotlib.pyplot as ...
要创建一个包含子集高亮功能的箱形图，可以使用Matplotlib库中的matplotlib.pyplot.boxplot()函数。该函数可以接受多个数据集作为输入，并将它们显示为箱形图。为...
在Matplotlib中，可以使用masking技术将部分数据隐藏或显示出来。这可以通过创建一个布尔数组来实现，将需要隐藏的数据的位置标记为True，然后使用这个布尔数组来...
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