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.
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 -
From bokeh.plotting import figure, output_file, show
예
my_fig = figure(plot_width = 400, plot_height = 300) my_fig.rect(x = 11,y = 11,width = 150, height = 75, width_units = 'screen', height_units = 'screen') my_fig.square(x = 2,y = 3,size = 80, color = 'blue') my_fig.ellipse(x = 7,y = 6, width = 30, height = 10, fill_color = None, line_width = 2) my_fig.oval(x = 6,y = 6,width = 2, height = 1, angle = -0.4) 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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'output_file' 함수는 생성될 html 파일의 이름을 언급하기 위해 호출됩니다.
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데이터와 함께 Bokeh에 존재하는 'rect', 'square', 'ellipse', 'oval' 함수를 호출합니다.
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'show' 기능은 플롯을 표시하는 데 사용됩니다.