标题：数据可视化利器：使用Python的Bokeh库创建交互式图表和可视化应用程序

引言：
在当今数据驱动的世界中，数据可视化成为了一种强大的工具，可以帮助我们更好地理解和解读数据。Python作为一种功能强大且灵活的编程语言，提供了许多用于数据可视化的库。其中，Bokeh库是一款强大且易于使用的工具，可以帮助我们创建交互式图表和可视化应用程序。本文将深入探讨Bokeh库的技术知识点，带您一起开启数据可视化的旅程。

1. Bokeh简介
Bokeh是一个基于Python的开源库，用于创建交互式的Web图表和可视化应用程序。它提供了一系列高级的可视化功能，可以轻松绘制和展示各种类型的图表，如折线图、散点图、柱状图等。Bokeh的特点是支持大数据集的可视化，并能够实现跨设备和平台的交互性。

2. 安装和配置Bokeh库
在使用Bokeh之前，我们需要先安装该库并进行必要的配置。通过pip命令可以方便地安装Bokeh库：`pip install bokeh`。安装完成后，我们还需要导入必要的模块，并设置输出方式，以便在Jupyter Notebook中正确显示图形。

3. 创建简单的图表
使用Bokeh库可以很容易地创建简单的图表。首先，我们需要导入`bokeh.plotting`模块，并创建一个`figure`对象。然后，可以使用`circle`、`line`等方法来添加数据点或线段，并使用`show`方法显示图表。通过设置各种参数，如标题、坐标轴标签和刻度等，我们可以进一步自定义图表的外观。

4. 数据可视化和交互功能
Bokeh的强大之处在于其交互性功能。我们可以使用`bokeh.models`模块中的各种工具来实现交互功能，如缩放、平移、选择和悬停等。例如，通过添加`HoverTool`工具，我们可以在鼠标悬停时显示数据点的详细信息。此外，Bokeh还支持添加各种小部件（widgets）来实现更复杂的交互功能，如滑块、按钮和下拉菜单等。

5. Bokeh服务器和部署
对于更复杂的可视化应用程序，Bokeh提供了一个服务器框架，可以将应用程序部署到Web上，并支持与用户的实时交互。通过使用`bokeh.server`模块中的各种功能，我们可以将Bokeh应用程序部署到本地服务器或云端，并与其他用户共享和交互。

结语：
Bokeh库为我们提供了一个强大而灵活的工具，用于创建交互式图表和可视化应用程序。通过使用Bokeh，我们可以轻松地展示和分析数据，提供更直观、更丰富的数据可视化体验。本文介绍了Bokeh库的基本知识和关键功能，希望能够帮助读者更好地利用Python进行数据可视化。让我们一起在数据的海洋中畅游，发现隐藏在数据背后的故事！