用于barchart、python的Bokeh标签和悬停工具

Bokeh是一个用于数据可视化的Python库，它提供了丰富的绘图工具和交互功能，可以用于创建各种类型的图表，包括柱状图（barchart）。Bokeh的主要特点是能够生成具有交互性的图表，使用户能够通过悬停工具（hover tool）来查看数据的详细信息。

Bokeh的悬停工具允许用户将鼠标悬停在图表的数据点上，显示与该数据点相关的信息。这对于探索性数据分析和数据可视化非常有用，可以帮助用户更好地理解数据。悬停工具可以显示数据点的数值、标签、类别等信息，以及其他自定义的数据属性。

对于使用Bokeh创建柱状图（barchart），可以使用Bokeh的vbar函数来绘制垂直柱状图。该函数接受数据和其他参数，可以根据数据的值绘制相应高度的柱子。通过设置悬停工具，可以在鼠标悬停在柱子上时显示相关的数据信息。

以下是使用Bokeh创建柱状图和设置悬停工具的示例代码：

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

# 创建一个绘图对象
p = figure(x_range=['A', 'B', 'C'], plot_height=400, plot_width=600)

# 添加柱状图
data = [10, 20, 15]
p.vbar(x=['A', 'B', 'C'], top=data, width=0.9)

# 设置悬停工具
hover = HoverTool(tooltips=[("Value", "@top")])
p.add_tools(hover)

# 显示图表
show(p)

在上述代码中，首先创建了一个绘图对象p，然后使用vbar函数添加了柱状图。数据data表示每个柱子的高度，x_range表示柱子的类别。接下来，通过创建HoverTool对象并设置tooltips参数，定义了悬停工具的显示内容。最后，使用add_tools方法将悬停工具添加到绘图对象中，并使用show函数显示图表。

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