Python數據可視化可以實現多種交互功能，這些功能使得用戶能夠更深入地理解和探索數據。以下是一些常見的交互功能：
- 縮放和平移：用戶可以縮放和平移圖表，以更詳細地查看數據的特定部分。這對于查看大型數據集或識別圖表中的細節特別有用。
- 懸停提示：當用戶將鼠標懸停在圖表的某個數據點上時，可以顯示一個包含該點詳細信息的提示框。這有助于用戶了解特定數據點的具體數值或屬性。
- 數據標簽：用戶可以為圖表中的數據點、線或柱狀圖添加標簽，以提供有關數據的額外信息。標簽可以幫助用戶更好地理解圖表的內容和結構。
- 交互式選擇：用戶可以通過點擊或拖動來選擇圖表中的特定數據子集，并查看該子集的分析結果。這種功能在進行數據探索和比較時非常有用。
- 工具提示：類似于懸停提示，但通常更強大和可定制。工具提示可以包含更詳細的信息，如數據點的趨勢線、百分比數據等。
- 交互式篩選：用戶可以通過下拉菜單、復選框或其他控件來篩選圖表中的數據。這種功能允許用戶根據需要查看不同的數據子集，從而更深入地了解數據的結構和關系。
- 交互式排序：用戶可以點擊列標題來對圖表中的數據進行排序。這有助于用戶發現數據中的模式和趨勢。
- 交互式時間軸：對于時間序列數據，用戶可以通過拖動時間軸上的滑塊來查看不同時間點的數據。這有助于用戶分析數據隨時間的變化情況。
這些交互功能使得Python數據可視化工具（如Matplotlib、Seaborn、Plotly和Bokeh等）不僅能夠呈現靜態的數據視圖，還能夠提供動態的、交互式的數據探索體驗。通過這些功能，用戶可以更加深入地理解數據，發現隱藏在數據中的模式和趨勢，并做出更加明智的決策。
