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Bokeh를 활용해 Python에서 스텝 라인 플롯 그리는 방법

Bokeh란 무엇인가?

Bokeh는 데이터 시각화를 지원하는 Python 패키지로, 오픈소스 프로젝트입니다. Bokeh는 HTML과 JavaScript를 이용해 플롯을 렌더링하기 때문에 웹 기반 대시보드를 개발할 때 특히 유용하게 활용할 수 있습니다.

또한 Bokeh는 NumPy, Pandas 등 다른 Python 패키지와 손쉽게 연동할 수 있으며, 인터랙티브한 플롯이나 대시보드를 제작하는 데 널리 사용됩니다.

Bokeh의 의존성 패키지

Bokeh를 사용하기 위해 필요한 주요 의존성 패키지는 다음과 같습니다.

Numpy
Pillow
Jinja2
Packaging
Pyyaml
Six
Tornado
Python-dateutil

Bokeh 설치 방법

Windows 명령 프롬프트에서 설치하는 경우:

pip3 install bokeh

Anaconda 프롬프트에서 설치하는 경우:

conda install bokeh

step 함수로 스텝 라인 플롯 그리기

Bokeh의 glyph 함수 중 'step' 함수를 사용하면 이산적인(discrete) 데이터 포인트를 계단 형태의 선으로 시각화할 수 있습니다. 일반적인 꺾은선 그래프와 달리, 값의 변화가 단계적으로 이루어지는 데이터를 표현할 때 적합합니다.

예제 코드

from bokeh.plotting import figure, output_file, show
output_file("stepLine.html")
p = figure(plot_width=500, plot_height=300)

p.step([2, 5, 3, 6, 7, 9], [6, 3, 2, 1, 0, 5], line_width=2, mode="center")

show(p)

출력 결과

Bokeh를 활용해 Python에서 스텝 라인 플롯 그리는 방법

코드 설명

  • 필요한 패키지(figure, output_file, show)를 임포트하여 사용합니다.
  • figure 함수를 호출하면서 플롯의 너비(plot_width)와 높이(plot_height)를 지정합니다.
  • output_file 함수를 호출하여 생성될 HTML 파일의 이름을 지정합니다.
  • Bokeh의 step 함수에 x축과 y축 데이터를 전달하여 호출합니다.
  • line_width로 선의 굵기를, mode로 계단의 정렬 방식(예: "center")을 설정할 수 있습니다.
  • 마지막으로 show 함수를 호출하여 플롯을 화면에 표시합니다.