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 데이터 소스를 JSON 파일로 변환합니다. 이 파일은 JavaScript 라이브러리인 BokehJS에 대한 입력으로 사용됩니다. 이 BokehJS는 최신 브라우저에서 시각화를 렌더링하는 데 도움이 되는 TypeScript로 작성되었습니다.
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
'vbar_stack' 또는 'hbar_stack' 함수를 사용하여 누적 막대 그래프를 생성할 수 있습니다.
예
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
labs = ['label_1', 'label_2', 'label_3']
vals = ['val_1','val_2','val_3']
my_data = {'labs':labs,
'val_1':[2,5,11],
'val_2':[34,23,1],
'val_3':[25, 34, 23]
}
cols = ['red','cyan','navy']
fig = figure(x_range = labs, plot_width = 300, plot_height = 300)
fig.vbar_stack(vals, x = 'labs', source = my_data, color = cols,width = 0.5)
show(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 목록으로 정의됩니다.
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'output_file' 함수는 생성될 html 파일의 이름을 언급하기 위해 호출됩니다.
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데이터와 함께 보케에 존재하는 'vbar_stack' 함수가 호출됩니다.
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'show' 기능은 플롯을 표시하는 데 사용됩니다.