Bokeh可以与多种Python框架集成，包括但不限于：
Flask：通过将Bokeh图表嵌入到Flask应用程序中，可以在Web应用程序中展示交互性图表。
Django：Bokeh可以与Django集成，通过Django框架创建动态和交互性的数据可视化应用程序。
Jupyter Notebook：Bokeh可以在Jupyter Notebook中使用，为数据科学家和研究人员提供交互性数据可视化。
Dash：Bokeh可以与Dash框架集成，Dash是一个构建交互式Web应用程序的Python框架。
HoloViews：Bokeh可以与HoloViews集成，HoloViews是一个用于构建交互式可视化的Python库。
Panel：Bokeh可以与Panel集成，Panel是一个用于创建交互式仪表板和Web应用程序的Python库。
总的来说，Bokeh可以与多种Python框架集成，使得开发者可以在不同的环境中创建交互性和动态的数据可视化。
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...
在Bokeh图表中集成外部JavaScript或CSS可以通过使用Bokeh的CustomJS模块来实现。CustomJS模块允许您在Bokeh图表中嵌入自定义的JavaScript代码，并在图表中触发事...
在Bokeh中，可以使用gridplot函数将多个图形组合在一起展示多个数据子集。
例如，假设有两个数据集df1和df2，可以分别创建对应的图形，并将它们组合在一起展...
Bokeh中的ColorMapper是一种用于映射数据值到颜色的工具。ColorMapper可以将一个连续的数据范围映射到一个颜色的渐变范围，从而在数据可视化中使用颜色来表示数据...
在Bokeh中，可以使用gridplot函数来组合多个图表或视图。gridplot函数可以接受一个包含多个图表或视图的列表或二维数组，并将它们按照指定的行数和列数进行布局。...
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