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Python-Bokehを使用したデータの視覚化


Bokehは、Webブラウザ用のPythonデータ視覚化ライブラリです。用途の広いグラフィックのエレガントで簡潔な構造を作成します。インタラクティブなプロット、ダッシュボード、およびデータアプリケーションをすばやく簡単に作成するために使用されます。この記事では、Bokehを使用してさまざまなタイプの基本的なグラフを作成する方法を説明します。

線のプロット

折れ線グラフは、その中の点のx座標とy座標を2つのリストとして使用して作成できます。図の高さと幅を指定することにより、ブラウザに出力を直接表示します。線の幅や線の色などの追加のパラメータを指定することもできます。

from bokeh.io import show
from bokeh.plotting import figure
p = figure(plot_width=300, plot_height=300)
# add a line renderer
p.line([ 2, 1, 2, 4], [ 1, 3, 5, 4],
      line_width=2, color="blue")
# show the results
show(p)

出力

上記のコードを実行すると、次の結果が得られます-

Python-Bokehを使用したデータの視覚化

円のプロット

この例では、circle()関数を使用して、円の中心のx座標とy座標の値をリストの形式で提供します。この場合も、この関数のパラメーターとして円の色とサイズを指定できます。結果をブラウザウィンドウに出力します。

from bokeh.io import show
from bokeh.plotting import figure
p = figure(plot_width=400, plot_height=300)
# add a line renderer
p.circle([ 2, 1.5, 2, 3,2.4], [ 2, 3, 4, 4,3],
         size = 10, color = "red", alpha = 0.8)
# show the results
show(p)

出力

上記のコードを実行すると、次の結果が得られます-

Python-Bokehを使用したデータの視覚化

棒グラフのプロット

棒グラフは、vbar関数を使用してプロットされます。以下の例では、平日の名前である値のリストを取得し、次に各バーの値をtopという名前のパラメーターのリストとして取得します。もちろん、より複雑なプログラムを使用すると、ファイルまたはAPIから外部データをインポートして、これらのパラメーターにそれらの値を提供できます。

from bokeh.io import show
from bokeh.plotting import figure
sales_qty = ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri']
# Set the x_range to the list of categories above
p = figure(x_range=sales_qty , plot_height=250, title="Sales Figures")
# Categorical values can also be used as coordinates
p.vbar(x=sales_qty , top=[6, 3, 4, 2, 4], width=0.4)
# Set some properties to make the plot look better
p.xgrid.grid_line_color = None
p.y_range.start = 0
show(p)

出力

上記のコードを実行すると、次の結果が得られます-

Python-Bokehを使用したデータの視覚化


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