Python bokeh仅在模型上应用悬停工具，而不是在图上

Python Bokeh是一个用于创建交互式数据可视化的开源库。它提供了丰富的绘图工具和交互功能，可以帮助开发人员快速构建各种类型的图表和可视化应用。

悬停工具是Bokeh中的一个重要特性，它允许用户在图表上悬停鼠标时显示相关的信息。悬停工具可以应用于模型上，也可以应用于图上。

当仅在模型上应用悬停工具时，悬停工具会在用户悬停在数据点上时显示相关的信息，而不会在图表上显示任何视觉效果。这种方式适用于需要在用户交互时提供详细信息，但不希望在图表上引入额外的视觉元素的场景。

在Bokeh中，可以通过使用HoverTool工具来实现模型上的悬停效果。HoverTool可以配置显示的信息和样式，例如显示数据点的数值、标签等。通过将HoverTool与特定的模型关联，可以在用户悬停在该模型上时触发悬停效果。

以下是一个示例代码，演示了如何在Bokeh中仅在模型上应用悬停工具：

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import HoverTool

# 创建一个绘图对象
p = figure()

# 绘制数据点
p.circle([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5])

# 创建悬停工具
hover_tool = HoverTool(tooltips=[("x", "$x"), ("y", "$y")])

# 将悬停工具与绘图对象关联
p.add_tools(hover_tool)

# 显示图表
show(p)

在上述示例中，我们创建了一个简单的散点图，并使用HoverTool配置了悬停工具，显示数据点的x和y坐标。当鼠标悬停在数据点上时，将显示对应的坐标信息。

对于Bokeh的更多详细信息和使用方法，可以参考腾讯云的Bokeh产品介绍页面：Bokeh产品介绍。