1. 使用图表组合：可以通过创建多个图表来展示不同维度的数据，并将这些图表组合在一起以便进行比较和分析。Bokeh提供了丰富的图表类型和布局选项，可以灵活地组合不同图表。
2. 使用交互式控件：通过在图表中添加交互式控件，用户可以自由地选择不同维度的数据进行比较和分析。例如，可以添加下拉菜单、滑块等控件来选择不同的数据维度或过滤数据。
3. 使用工具和回调函数：Bokeh提供了丰富的工具和回调函数，可以实现与数据交互和交互式分析。可以通过工具来缩放、平移、选择数据等操作，通过回调函数来实现根据用户操作更新数据展示。
4. 使用数据连接和过滤：可以通过数据连接和过滤来实现多维度数据的比较和分析。可以将不同数据源连接起来，或者按照特定条件对数据进行过滤，以便进行更深入的数据分析。
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
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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...
是的，Bokeh图表支持通过触摸屏设备进行交互。Bokeh旨在创建交互式可视化图表，它不仅在桌面浏览器上运行良好，也为触摸屏设备提供了良好的支持。这意味着用户可...
Bokeh是一个用于Python的交互式可视化库，它可以帮助用户创建丰富的、交互式的图表和应用。虽然Bokeh本身主要关注于通用数据可视化，并不专门针对地理数据，但它...
要在Bokeh中集成聊天或即时消息功能，可以使用WebSocket或Ajax等技术来实现实时通信。以下是一些步骤可以帮助您在Bokeh应用中集成聊天或即时消息功能： 集成WebS...
要在Bokeh中实现键盘导航和快捷操作，您可以使用Bokeh提供的定制工具和回调函数。以下是一个简单的示例： 创建一个Bokeh图表： from bokeh.plotting import figu...
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