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.
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
Bokeh를 사용하여 선 그래프를 생성하는 방법을 살펴보겠습니다.
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
import numpy as np
import math
x = np.arange(0, math.pi*4, 0.1)
y = np.sin(x)
output_file("sample.html")
p = figure(title = "A simple sine wave ", x_axis_label = 'x', y_axis_label = 'y')
p.line(x, y, legend = "sine", line_width = 2)
show(p) 출력
설명
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필수 패키지를 가져오고 별칭을 지정합니다.
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데이터는 NumPy 라이브러리를 사용하여 생성됩니다.
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사인 함수가 정의됩니다.
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Figure 함수가 호출됩니다.
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'output_file' 함수는 생성될 html 파일의 이름을 언급하기 위해 호출됩니다.
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Bokeh에 존재하는 'line' 함수를 호출합니다.
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'show' 기능은 플롯을 표시하는 데 사용됩니다.