Bokeh는 웹 브라우저용 파이썬 데이터 시각화 라이브러리입니다. 그것은 다용도 그래픽의 우아하고 간결한 구성을 만듭니다. 대화형 플롯, 대시보드 및 데이터 응용 프로그램을 빠르고 쉽게 만드는 데 사용됩니다. 이 기사에서는 Bokeh를 사용하여 다양한 유형의 기본 그래프를 만드는 방법을 살펴보겠습니다.
플로팅 라인
점의 x 및 y 좌표를 두 개의 목록으로 사용하여 선 플롯을 만들 수 있습니다. Figure의 높이와 너비를 지정하여 브라우저에 출력을 직접 표시합니다. 선 너비 및 선 색상과 같은 추가 매개변수를 제공할 수도 있습니다.
예
from bokeh.io import show from bokeh.plotting import figure p = figure(plot_width=300, plot_height=300) # add a line renderer p.line([ 2, 1, 2, 4], [ 1, 3, 5, 4], line_width=2, color="blue") # show the results show(p)
출력
위의 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 나옵니다. -
원 그리기
이 예제에서는 circle() 함수를 사용하여 목록 형식으로 원 중심의 x 및 y 좌표 값을 제공합니다. 다시 이 함수에 대한 매개변수로 원의 색상과 크기를 제공할 수 있습니다. 결과를 브라우저 창에 출력합니다.
예
from bokeh.io import show from bokeh.plotting import figure p = figure(plot_width=400, plot_height=300) # add a line renderer p.circle([ 2, 1.5, 2, 3,2.4], [ 2, 3, 4, 4,3], size = 10, color = "red", alpha = 0.8) # show the results show(p)
출력
위의 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 나옵니다. -
막대 차트 그리기
막대 차트는 vbar 함수를 사용하여 표시됩니다. 아래 예에서 우리는 평일의 이름인 값 목록을 취한 다음 각 막대의 값을 top이라는 매개변수에 대한 목록으로 취합니다. 물론 더 정교한 프로그램을 사용하면 파일이나 API에서 외부 데이터를 가져와 이러한 매개변수에 해당 값을 제공할 수 있습니다.
예
from bokeh.io import show from bokeh.plotting import figure sales_qty = ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri'] # Set the x_range to the list of categories above p = figure(x_range=sales_qty , plot_height=250, title="Sales Figures") # Categorical values can also be used as coordinates p.vbar(x=sales_qty , top=[6, 3, 4, 2, 4], width=0.4) # Set some properties to make the plot look better p.xgrid.grid_line_color = None p.y_range.start = 0 show(p)
출력
위의 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 나옵니다. -
