<pre>
# 导入所需的库
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from bokeh.plotting import figure, show, output_file
from bokeh.models import ColumnDataSource
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 创建一个Bokeh的ColumnDataSource对象
source = ColumnDataSource(data)
# 创建Bokeh图表
p = figure(plot_width=400, plot_height=400)
p.circle('x', 'y', size=8, source=source)
# 输出图表到HTML文件
output_file("bokeh_plot.html")
# 显示图表
show(p)
</pre>
在大数据时代，处理和分析海量数据变得越来越重要。然而，对于许多小型企业或个人开发者来说，购买专业的数据可视化工具可能是一笔不小的开销。因此，构建一个免费且功能强大的大数据可视化平台就显得尤为重要。
本文将介绍如何使用Python语言结合开源库（如Pandas、NumPy、Matplotlib和Bokeh）来实现这样一个平台。这些库不仅功能强大，而且完全免费。通过它们，我们可以轻松地从CSV文件中读取数据，创建图表，并将其保存为HTML文件，以便于在网页上展示。
以上提供的代码示例展示了如何使用Bokeh库创建一个简单的散点图。首先，我们导入了必要的库并读取了一个CSV文件中的数据。然后，我们创建了一个`ColumnDataSource`对象，它允许我们将数据与图表绑定在一起。最后，我们使用Bokeh的API创建了一个图表，并将其保存为HTML文件。通过这种方式，用户可以方便地对大量数据进行可视化分析，而无需支付任何费用。