Bokeh는 데이터 시각화에 도움이 되는 Python 패키지입니다. 오픈 소스 프로젝트입니다. Bokeh는 HTML과 JavaScript를 사용하여 플롯을 렌더링합니다. 이는 웹 기반 대시보드로 작업할 때 유용함을 나타냅니다.
Matplotlib 및 Seaborn은 정적 플롯을 생성하는 반면 Bokeh는 대화형 플롯을 생성합니다. 즉, 사용자가 이러한 플롯과 상호 작용할 때 그에 따라 변경됩니다.
플롯은 Flask 또는 Django 지원 웹 애플리케이션의 출력으로 포함할 수 있습니다. Jupyter 노트북을 사용하여 이러한 플롯을 렌더링할 수도 있습니다.
Windows 명령 프롬프트에 Bokeh 설치
pip3 install bokeh
Anaconda 프롬프트에 Bokeh 설치
conda install bokeh
예를 들어 보겠습니다 -
예
From numpy import pi, arange, sin, linspace
x = arange(−2.5*pi, 2.5*pi, 0.15)
y = sin(x)
y2 = linspace(0, 176, len(y))
from bokeh.plotting import output_file, figure, show
from bokeh.models import LinearAxis, Range1d
my_fig = figure(title='Twin Axis plot',plot_width = 300, plot_height = 300, y_range = (−0.7, 0.7))
my_fig.line(x, y, color = "blue")
my_fig.extra_y_ranges = {"y2": Range1d(start = 0, end = 100)}
my_fig.add_layout(LinearAxis(y_range_name = "y2"), 'right')
my_fig.line(x, y2, color = "cyan", y_range_name = "y2")
show(my_fig) 출력
설명
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필수 패키지를 가져오고 별칭을 지정합니다.
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Figure 함수는 플롯 너비 및 높이와 함께 호출됩니다.
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데이터는 NumPy를 사용하여 생성됩니다.
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'output_file' 함수는 생성될 html 파일의 이름을 언급하기 위해 호출됩니다.
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데이터와 함께 보케에 존재하는 '라인' 함수가 호출됩니다.
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'show' 기능은 플롯을 표시하는 데 사용됩니다.