用途：Bokeh 是面向现代浏览器的 Python 交互式可视化库（NumFocus 维护，GitHub 超 20K 星）。它生成独立 HTML 文档或通过 Bokeh Server 提供实时交互应用，图形由 BokehJS 在浏览器端渲染，因此结果可移植，分享为静态 HTML 时查看方无需安装 Python。对研究者而言，其服务端交互应用支持分析过程中的实时数据探索，可刷选数据点、联动多个视图、流式接收仪器或模拟数据，适合实验室与计算研究中的探索性数据分析。
主要能力：提供高层 bokeh.plotting 接口（便利性接近 matplotlib）和底层 bokeh.models 接口（精细控制每个视觉元素）；可与 HoloViews、Panel 集成构建仪表盘。示例包含带 HoverTool 提示的散点图、通过共享 ColumnDataSource 与共享坐标轴范围实现的联动刷选（box_select、lasso_select）、用 vbar 与 Whisker 绘制的箱线图、用 LinearColorMapper 与 ColorBar 绘制的基因表达热图，以及用 Slider 和 curdoc 回调驱动信号的 Bokeh Server 应用。
使用方式：安装 pip install bokeh。Notebook 中调用 output_notebook()，独立 HTML 用 output_file("research_figure.html")。Bokeh Server 应用以 bokeh serve --show script.py 运行。导出 PNG 需 selenium 与浏览器驱动（export_png），SVG 需将 output_backend 设为 "svg"（export_svgs），也可用 file_html 配合 CDN 生成独立 HTML。
限制：资料未说明收费、价格、平台与性能等细节；导出 PNG 依赖外部浏览器驱动，其余限制暂未提供。