极客笔记Bokeh：链接图表中的悬停工具提示同步
在本文中，我们将介绍如何使用Bokeh库创建多个图表，并在这些图表之间同步悬停工具提示。Bokeh是一个Python交互式可视化库，它可以用于创建漂亮而交互式的图表和可视化。
阅读更多：Bokeh 教程
什么是Bokeh？
Bokeh是一个强大而灵活的Python可视化库，它可以帮助我们创建丰富多彩的交互式可视化。与其他一些可视化库相比，Bokeh的特点是它可以生成兼容JavaScript语法的图表，这意味着我们可以在Web浏览器中以交互方式浏览和探索图表。
创建链接图表
要创建链接的图表，我们首先需要导入必要的库和模块。下面是一个创建链接图表的基本示例：
from bokeh.io import output_notebook, show
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.layouts import row
# 在Jupyter Notebook中显示图表
output_notebook()
# 创建第一个图表
p1 = figure(width=400, height=400)
p1.circle([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5], size=10, color="navy", alpha=0.5)
# 创建第二个图表
p2 = figure(width=400, height=400)
p2.line([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5], line_width=2, color="firebrick")
# 将两个图表放在一行中显示
layout = row(p1, p2)
# 显示图表
show(layout)
上述代码中，我们首先导入了所需的库和模块，然后使用figure函数创建了两个不同的图表，分别是一个散点图和一条线图。接下来，我们使用row函数将两个图表放在同一行，并使用show函数显示图表。
同步悬停工具提示
Bokeh允许我们在链接的图表中同步悬停工具提示。这意味着当我们将鼠标悬停在一个图表的数据点上时，其他链接的图表也会显示相应的数据点悬停工具提示。
为了实现这个功能，我们需要使用HoverTool工具，并将其添加到每个图表中。下面是一个示例代码：
from bokeh.models import HoverTool
# 创建一个HoverTool对象
hover_tool = HoverTool(tooltips=[("x", "x"), ("y", "y")])
# 将HoverTool工具添加到第一个图表上
p1.add_tools(hover_tool)
# 将HoverTool工具添加到第二个图表上
p2.add_tools(hover_tool)
# 显示图表
show(layout)
在上述代码中，我们首先创建了一个HoverTool对象，并为其定义了悬停工具提示要显示的内容，如x和y坐标。然后，我们将该工具添加到每个图表中。最后，我们使用show函数显示图表，这样当我们将鼠标悬停在一个图表的数据点上时，其他链接的图表也会显示相应的数据点悬停工具提示。
总结
在本文中，我们介绍了如何使用Bokeh创建链接的图表，并在这些图表之间同步悬停工具提示。Bokeh是一个功能强大而灵活的Python可视化库，它可以帮助我们创建漂亮而交互式的图表和可视化。通过使用HoverTool工具，我们可以轻松地实现在链接的图表中同步悬停工具提示。希望本文对您有所帮助，并且能够激发您对Bokeh库和数据可视化的兴趣。