Bokeh支持以下几种方式来自定义数据源的更新机制：
JavaScript回调：通过JavaScript回调函数来实现数据源的动态更新。可以在Bokeh中定义JavaScript回调函数，然后将其应用到数据源或者其他组件上，实现数据的动态更新和交互。
CustomJS：通过CustomJS对象来自定义数据源的更新机制。可以在CustomJS对象中编写JavaScript代码，用于处理数据源的更新逻辑，并将其应用到相应的组件上。
Streaming数据源：Bokeh提供了Streaming数据源，可以用于实时数据的更新和展示。通过Streaming数据源，用户可以将新数据实时添加到数据源中，并在图表中实时展示出来。
WebSockets：Bokeh还支持通过WebSockets来实现数据的实时更新。用户可以通过WebSockets来建立与服务器的连接，并实时接收数据更新，然后将数据更新到对应的数据源中，实现实时更新的效果。
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...
要使用Matplotlib绘制直方图和箱形图，请按照以下步骤操作：
绘制直方图： 导入Matplotlib库：首先需要导入Matplotlib库，通常使用以下命令进行导入： impo...
要设置Matplotlib中轴的范围和比例，可以使用set_xlim()和set_ylim()方法来指定轴的范围，使用set_aspect()方法来设置轴的比例。
例如，要设置x轴范围为0到...
在处理时间序列数据时，可以使用Matplotlib的dates模块来处理日期和时间数据。下面是一个简单的示例：
import matplotlib.pyplot as plt
import matpl...
要在Matplotlib中自定义坐标轴的刻度标签，可以使用set_xticks和set_xticklabels方法来设置刻度的位置和标签。下面是一个示例代码：
import matplotlib.pyp...
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