Bokeh는 데이터 시각화에 도움이 되는 Python 패키지입니다. 오픈 소스 프로젝트입니다. Bokeh는 HTML과 JavaScript를 사용하여 플롯을 렌더링합니다. 이는 웹 기반 대시보드로 작업할 때 유용함을 나타냅니다. 청중에게 정량적 통찰력을 효과적으로 전달하는 데 도움이 됩니다.
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
'그림' 기능에는 여러 기능이 포함되어 있으며 이를 사용하여 다양한 모양(원, 정사각형, 직사각형)의 벡터화된 글리프를 그릴 수 있습니다.
예시
from bokeh.plotting import figure, output_file, show plot = figure(plot_width = 300, plot_height = 300) plot.circle(x = [1, 4, 6], y = [3,7,8], size = 20, fill_color = 'red') plot.circle_cross(x = [2,4,5], y = [3,8,11], size = 20, fill_color = 'black',fill_alpha = 0.2, line_width = 2) plot.circle_x(x = [5,3,2], y = [2,1,7], size = 20, fill_color = 'green',fill_alpha = 0.6, line_width = 2) show(plot)
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 보케에 존재하는 'circle', 'circle_cross', 'circle_x' 함수가 호출됩니다.
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'show' 기능은 플롯을 표시하는 데 사용됩니다.