Bokeh는 데이터 시각화에 도움이 되는 Python 패키지입니다. 오픈 소스 프로젝트입니다. Bokeh는 HTML과 JavaScript를 사용하여 플롯을 렌더링합니다. 이는 웹 기반 대시보드로 작업할 때 유용함을 나타냅니다.
데이터 시각화는 실제로 숫자를 보고 복잡한 계산을 수행하지 않고도 데이터에서 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하는 데 도움이 되기 때문에 중요한 단계입니다.
Bokeh는 NumPy, Pandas 및 기타 Python 패키지와 함께 쉽게 사용할 수 있습니다. 대화형 플롯, 대시보드 등을 생성하는 데 사용할 수 있습니다.
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.
예시
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 -
예시
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
fig = figure(plot_width = 400, plot_height = 200)
fig.hbar(y = [2, 5, 9, 1], height = 1, left = 0, right = [1, 6, 3, 9], color = "Cyan")
output_file('bar plot.html')
show(fig) 출력
설명
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필수 패키지를 가져오고 별칭을 지정합니다.
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Figure 함수는 플롯의 너비와 높이를 전달하여 호출됩니다.
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'output_file' 함수는 생성될 html 파일의 이름을 언급하기 위해 호출됩니다.
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Bokeh에 존재하는 'hbar' 함수는 데이터 포인트와 함께 호출됩니다.
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'show' 기능은 플롯을 표시하는 데 사용됩니다.