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bokeh #

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Structured data

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Programming

bokeh #

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bokeh란? #

bokeh란 파이선 기반의 반응형 시각화 라이브러리로 데이터를 시각적으로 탐색하고 상호 작용하며 확인할 수 있는 도구를 제공합니다. 웹 기반의 시각화로 브라우저에서 확인할 수 있으며 다양한 툴박스를 가지고 있어 차트를 유동적으로 확인할 수 있습니다.

  • 웹 기반 시각화: Bokeh는 웹 브라우저에서 동작하는 반응형 시각화를 생성합니다. 웹상에서 사용자와 상호 작용할 수 있도록 지원합니다.
  • 다양한 시각화 옵션: Bokeh는 다양한 시각화 옵션을 제공합니다. 선 그래프, 막대그래프, 산점도, 히트맵 등 다양한 차트 유형을 생성할 수 있습니다.
  • 웹 기반 반응형 도구: Bokeh는 슬라이더, 버튼, 드롭다운 등의 툴박스를 제공하여 사용자가 시각화를 제어할 수 있도록 합니다.
  • 서버와 연동: Bokeh는 Bokeh 서버를 통해 대규모 데이터를 처리하고 실시간으로 업데이트되는 대화형 시각화를 제공합니다.

실행 방법 #

  1. pip 명령어로 bokeh를 다운로드 합니다.

    pip install bokeh
    
  2. 간단한 line plot을 그려봅시다.

    from bokeh.plotting import figure, output_file, show
    from bokeh.embed import file_html
    from bokeh.resources import CDN
    
    # 예시 데이터 정의
    x = [1, 2, 3, 4, 5]
    y = [6, 7, 2, 4, 5]
    
    # bokeh figure 생성
    p = figure(title="simple line example", x_axis_label='x', y_axis_label='y')
    
    # bokeh graph 그리기 
    p.line(x, y, line_width=2)
    
    # html 형식으로 변환 및 저장 
    html = file_html(p, CDN, "bokeh_html")
    
    with open("line_plot.html", "w") as f:
        f.write(html)
    

활용 가치 #

저장된 line_plot.html을 열게 되면 웹 기반의 반응형 플랏을 확인할 수 있게 됩니다. 이렇게 보케를 활용하여 시각화하게 된다면 기본 옵션 외에도 다양한 옵션을 커스터마이즈 하여 웹 기반으로 차트를 탐색할 수 있으며, 더 나아가 홈페이지나 여러 개발도구에 손쉽게 embedding 할 수 있습니다. 더 많은 시각화와 옵션을 활용하기 위해 bokeh 라이브러리 공식 홈페이지에서 확인해 볼 수 있습니다.

참고 자료 #

0.0.1_20240214_1_v81