Plot函數的交互式繪圖可以通過多種方式實現，以下是其中兩種常見的方法：

使用Plotly庫

Plotly是一個交互式圖表庫，可以輕松地創建和共享交互式圖表。要使用Plotly與Python進行交互式繪圖，首先需要安裝Plotly庫。可以使用以下命令進行安裝：

!pip install plotly

安裝完成后，可以使用以下代碼創建一個簡單的交互式散點圖：

import plotly.express as px
import pandas as pd

# 創建一個數據集
data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [2, 3, 1, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用Plotly創建交互式散點圖
fig = px.scatter(df, x='x', y='y')

# 顯示圖表
fig.show()

在上述代碼中，我們首先導入了所需的庫，并創建了一個簡單的數據集。然后，我們使用px.scatter()函數創建了一個交互式散點圖，并通過fig.show()顯示了圖表。

使用Bokeh庫

Bokeh是另一個用于創建交互式圖表的Python庫。要使用Bokeh進行交互式繪圖，首先需要安裝Bokeh庫。可以使用以下命令進行安裝：

!pip install bokeh

安裝完成后，可以使用以下代碼創建一個簡單的交互式散點圖：

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import ColumnDataSource
import pandas as pd

# 創建一個數據集
data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [2, 3, 1, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用Bokeh創建交互式散點圖
source = ColumnDataSource(df)
p = figure(title="simple line example", x_axis_label='x', y_axis_label='y')
p.line('x', 'y', source=source)

show(p)

在上述代碼中，我們首先導入了所需的庫，并創建了一個簡單的數據集。然后，我們使用ColumnDataSource()創建了一個數據源，并使用figure()和line()函數創建了一個交互式散點圖。最后，我們使用show()函數顯示了圖表。

以上兩種方法都可以實現Plot函數的交互式繪圖，具體選擇哪種方法取決于你的需求和偏好。