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.
Matplotlib 및 Seaborn은 정적 플롯을 생성하는 반면 Bokeh는 대화형 플롯을 생성합니다. 이것은 사용자가 이러한 플롯과 상호 작용할 때 그에 따라 변경됨을 의미합니다. 플롯은 Flask 또는 Django 지원 웹 애플리케이션의 출력으로 포함할 수 있습니다. Jupyter 노트북을 사용하여 이러한 플롯을 렌더링할 수도 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
import numpy as np
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
N = 5000
x = np.random.random(size=N) * 125
y = np.random.random(size=N) * 125
radii = np.random.random(size=N) * 1.35
colors = [
"#%02x%02x%02x" % (int(r), int(g), 150) for r, g in zip(40+2*x, 30+2*y)
]
TOOLS="hover,crosshair,pan,wheel_zoom,zoom_in,zoom_out,box_zoom,undo,redo,reset,tap,save,box_select,poly_select,lasso_select,"
p = figure(tools=TOOLS)
p.scatter(x, y, radius=radii,
fill_color=colors, fill_alpha=0.6,
line_color=None)
output_file("colorscatter.html", title="Color scatter plot")
show(p) 출력
설명
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필수 패키지를 가져오고 별칭을 지정합니다.
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'랜덤' 함수를 사용하여 데이터를 생성합니다.
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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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색상은 산점도 데이터 포인트에 색상을 렌더링하기 위해 목록으로 정의됩니다.
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데이터와 함께 Bokeh에 존재하는 'scatter' 함수가 호출됩니다.
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'show' 기능은 플롯을 표시하는 데 사용됩니다.