介紹完靜態圖表，現在來看看如何創建互動式圖表。首先需要選擇一個互動式視覺化庫，他們會提供我們創建圖表所需的工具，這裡使用的是 -> ploty。

Step1：安裝ploty

! pip install plotly

Step2：創建數據框，用Iris數據集做示範

df = px.data.iris()

Step3：創建互動式散點圖

fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species", title="Iris Dataset")

Step4：添加鼠標懸停提示

fig.update_traces(marker=dict(size=8), selector=dict(mode='markers+text'))

Step5：顯示圖表

fig.show()

可以看到執行結果如下：

這樣就成功創建了一個Iris數據集的散點圖，可以透過鼠標懸停查看點上的詳細信息。

我們可以根據數據和需求來自定義互動功能和外觀，不同的視覺化庫有不同的語法和功能，所以可以根據你的選擇來查看相關的文檔和示例。

創建完成後來介紹一下什麼是Iris數據集，他很經典，通常用於機器學習和數據分析的練習，全部包含了三種不同的鳶尾花測量數據（山鳶尾、變色鳶尾、維吉尼亞鳶尾），每個樣本有四個特徵的測量值：
1. 萼片的長度
2. 萼片的寬度
3. 花瓣的長度
4. 花瓣的寬度
實作中，我們使用了Plotly來創建了一個互動式散點圖，展示了Iris數據集中鳶尾花的兩個特徵（sepal_width和sepal_length），並根據它們的種類進行上色。

資料視覺化就到這邊認識完啦！