如何使用全息视图和Bokeh在Sankey图中显示HoverTool中的数据集标签

全息视图（Holographic Views）是一种利用全息投影技术展示三维图像的技术，它在数据可视化中并不常见，尤其是在Web端的交互式图表中。而Bokeh是一个用于创建交互式图表的Python库，它可以生成各种类型的图表，包括Sankey图。

要在Bokeh的Sankey图中显示HoverTool中的数据集标签，你需要首先确保已经安装了Bokeh库。以下是一个简单的示例代码，展示如何创建一个Sankey图并在HoverTool中显示数据集标签：

from bokeh.plotting import figure, show, output_file
from bokeh.models import HoverTool, Sankey

# 假设我们有以下数据
nodes = {
    'nodes': [
        {'name': 'Node A'},
        {'name': 'Node B'},
        {'name': 'Node C'}
    ]
}

links = {
    'links': [
        {'source': 0, 'target': 1, 'value': 20},
        {'source': 1, 'target': 2, 'value': 30},
        {'source': 0, 'target': 2, 'value': 10}
    ]
}

# 创建Sankey图
p = figure(title="Sankey Diagram with HoverTool", tools="")
sankey = Sankey()
sankey.add(nodes=nodes['nodes'], links=links['links'], color=['blue', 'red', 'green'])

# 添加HoverTool
hover = HoverTool(tooltips=[
    ("Source", "@source_name"),
    ("Target", "@target_name"),
    ("Value", "@value")
])
p.add_tools(hover)

# 将Sankey图添加到图表中
p.renderers.append(sankey)

# 输出结果
output_file("sankey_bokeh.html")
show(p)

在上面的代码中，我们首先定义了节点（nodes）和链接（links）的数据结构，然后创建了一个Sankey图，并通过add方法将节点和链接添加到图中。接着，我们创建了一个HoverTool实例，并设置了tooltips属性，这样当鼠标悬停在链接上时，就会显示源节点名称、目标节点名称和链接的值。

最后，我们将HoverTool添加到图表中，并通过output_file和show函数输出HTML文件并展示图表。

请注意，这段代码只是一个简单的示例，实际应用中你可能需要根据具体的数据结构和需求进行调整。如果你需要更详细的信息或者遇到具体的问题，可以参考Bokeh的官方文档：https://docs.bokeh.org/en/latest/index.html

由于全息视图技术在Web应用中并不常见，如果你需要将Sankey图以全息视图的形式展示，可能需要结合其他的全息投影技术或硬件设备来实现，这通常涉及到更复杂的系统集成和开发工作。