Bokeh는 데이터 시각화에 도움이 되는 Python 패키지입니다. 오픈 소스 프로젝트입니다. Bokeh는 HTML과 JavaScript를 사용하여 플롯을 렌더링합니다. 이는 웹 기반 대시보드로 작업할 때 유용함을 나타냅니다.
Bokeh는 NumPy, Pandas 및 기타 Python 패키지와 함께 쉽게 사용할 수 있습니다. 대화형 플롯, 대시보드 등을 생성하는 데 사용할 수 있습니다.
Bokeh의 종속성 -
Numpy Pillow Jinja2 Packaging Pyyaml Six Tornado Python−dateutil
Windows 명령 프롬프트에 Bokeh 설치
pip3 install bokeh
Anaconda 프롬프트에 Bokeh 설치
conda install bokeh
다음은 예입니다 -
예
from math import pi
import pandas as pd
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
from bokeh.sampledata.stocks import MSFT
my_df = pd.DataFrame(MSFT)[:35]
my_df["date"] = pd.to_datetime(my_df["date"])
inc = my_df.close > my_df.open
dec = my_df.open > my_df.close
w = 12*60*60*1000
TOOLS = "pan,wheel_zoom,box_zoom,reset,save"
p = figure(x_axis_type="datetime", tools=TOOLS, plot_width=1000, title = "Candlestick using MSFT data")
p.xaxis.major_label_orientation = pi/4
p.grid.grid_line_alpha=0.3
p.segment(my_df.date, my_df.high, my_df.date, my_df.low, color="black")
p.vbar(my_df.date[inc], w, my_df.open[inc], my_df.close[inc], fill_color="#D5E1DD", line_color="black")
p.vbar(my_df.date[dec], w, my_df.open[dec], my_df.close[dec], fill_color="#F2583E", line_color="black")
output_file("candlestick.html", title="candlestick plot")
show(p) 참고 − 이 코드를 실행하기 위한 전제 조건은 Bokeh를 설치하고 아래 명령을 실행하여 샘플 데이터 세트를 다운로드하는 것입니다.
bokeh.sampledata.download()
출력
설명
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필수 패키지를 가져오고 별칭을 지정합니다.
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MSFT 데이터는 Bokeh 라이브러리에 있는 내장 데이터 세트입니다.
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데이터 프레임으로 저장됩니다.
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Figure 함수는 플롯 너비 및 높이와 함께 호출됩니다.
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'output_file' 함수는 생성될 html 파일의 이름을 언급하기 위해 호출됩니다.
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'TOOLS' 속성이 정의되어 있습니다.
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데이터와 함께 보케에 존재하는 'vbar' 함수가 호출됩니다.
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'show' 기능은 플롯을 표시하는 데 사용됩니다.