雖然靜態資料視覺化是向提取和解釋資料集所擁有的價值和資訊這一目標邁出的巨大飛躍，但互動性的增加使這些視覺化向前邁了一大步。
互動式資料視覺化具有以下特點：
讓我們從乙個示例開始，了解通過互動式視覺化可以實現的目標。 讓我們考慮乙個註冊健身房會員的資料集：
圖略以下是箱形圖形式的靜態資料視覺化，它描述了按性別分類的人們的體重（0是男性，1是女性，2是其他）：
圖略我們從該圖上可獲得的唯一見解是體重與性別之間的關係 - 去該體育館的男性顧客體重在62kg至91kg之間，女性顧客體重在57kg至86kg之間，其他顧客的體重在61kg至90kg之間。 但是，資料集中存在用於生成該箱形圖的第三個特徵-年齡。 在前面的靜態圖中新增此功能可能會導致在理解資料方面的混亂。 因此，對於使用靜態視覺化顯示所有三個功能之間的關係，我們有些困惑。 通過建立互動式視覺化檔案，可以輕鬆解決此問題，如下所示：
圖略在前面的方框圖中，為年齡功能引入了乙個滑塊。 使用者可以手動滑動滑塊的位置，以觀察體重，性別和年齡在不同年齡值之間的關係。 此外，還有乙個懸停工具，允許使用者獲得有關資料的更多資訊。
前面的方框圖說明，在這個體育館中，只有46歲的顧客是與眾不同的顧客，最重的46歲顧客重82公斤，而最輕的人重56公斤。
使用者可以滑動到另乙個位置，以觀察不同年齡的體重和性別之間的關係，如下圖所示：
圖略上圖描述了34歲時的資料–沒有男性健身客戶； 但是，最重的34歲女性客戶體重為100公斤，而最輕的女性客戶體重為71公斤。
圖略最終，互動式資料視覺化將資料的討論轉變為講故事的藝術，從而簡化了理解資料試圖告訴我們的過程。 他們既有益於建立視覺化的人（因為他們試圖傳達的訊息和資訊被有效且以視覺愉悅的方式傳達），也有益於檢視視覺化的人（因為他們幾乎可以立即理解並觀察模式和見解） 。 這些方面是將互動式視覺化與靜態視覺化分開的地方。
正如我們前面提到的，互動式資料視覺化的關鍵方面是它能夠立即或在很短的時間內響應和響應人類的輸入。 因此，人工輸入本身在互動式資料視覺化中起著重要作用。 在此，我們將研究一些人工輸入，如何將其引入資料視覺化中以及它們對資料理解的影響。
以下是一些最流行的人工輸入和互動功能形式： 圖略
圖略 圖略
有一些python庫可用於建立這些互動式功能，從而使視覺化可以接受人工輸入。 因此，在開始編碼和建立這些互動式功能之前，讓我們快速看一下現有的一些最流行的互動式資料視覺化python庫。
我們已知兩個內建的python庫：
兩者在資料視覺化社群中都很流行。
有了這些，我們可以建立乙個靜態視覺化（乙個靜態散點圖，顯示兩個變數之間的關係），如下所示：
圖略儘管matplotlib和seaborn都非常適合靜態資料視覺化，但還有其他庫可以很好地設計互動功能。
這些有助於我們建立如下視覺化效果：
圖略接下來，我們將同時使用bokeh和plot來建立互動式資料視覺化。
準備資料庫
建立基礎靜態圖
詳情參閱
Python資料互動式視覺化 地理資料
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