PythonのBokehを使って複数の折れ線を可視化する方法

Bokehは、データ可視化を支援するためのPythonパッケージです。オープンソースプロジェクトとして公開されており、HTMLとJavaScriptを使用してグラフを描画します。そのため、Webベースのダッシュボードを作成する際に特に有用なライブラリとなっています。

Bokehの仕組み

BokehはデータソースをJSONファイルに変換します。このJSONファイルは、JavaScriptライブラリであるBokehJSへの入力として使用されます。BokehJSはTypeScriptで書かれており、最新のブラウザ上で可視化をレンダリングする役割を担っています。

MatplotlibやSeabornが静的なグラフを生成するのに対し、Bokehはインタラクティブなグラフを生成できる点が大きな特徴です。ユーザーがグラフと操作（ズーム、パン、ホバーなど）を行うと、それに応じて表示が変化します。

また、Bokehで作成したグラフは、FlaskやDjangoで構築されたWebアプリケーションの出力として埋め込むことができます。Jupyter Notebook上でもこれらのグラフを描画可能です。

Bokehの依存ライブラリ

NumPy
Pillow
Jinja2
Packaging
PyYAML
Six
Tornado
python-dateutil

Bokehのインストール方法

Windowsのコマンドプロンプトからインストールする場合は、以下のコマンドを実行します。

pip3 install bokeh

Anaconda環境の場合は、Anacondaプロンプトで以下のコマンドを使用します。

conda install bokeh

複数の折れ線を描画するサンプルコード

それでは、実際にBokehを使って複数の折れ線を可視化する例を見てみましょう。

コード例

from bokeh.plotting import figure, output_file, show
output_file("patchplot.html")
p = figure(plot_width=500, plot_height=300)

p.multi_line([[1, 2, 2], [3, 2, 5, 8]], [[2, 3, 7], [4, 8, 9, 0]],
   color=["firebrick", "cyan"], alpha=[0.9, 0.3], line_width=4)

show(p)

出力結果

このコードを実行すると、「patchplot.html」というファイルが生成され、ブラウザ上に2本の異なる色（firebrickとcyan）の折れ線が描画されます。それぞれの線は透明度（alpha）も個別に設定されています。

コードの解説

• 必要なパッケージをインポートし、エイリアスを設定します。

• figure関数を呼び出し、グラフの幅（plot_width）と高さ（plot_height）を指定します。

• output_file関数を呼び出して、生成されるHTMLファイルの名前を指定します。

• Bokehに用意されているmulti_line関数を呼び出し、X座標とY座標のデータを渡して複数の折れ線を定義します。color引数で各線の色を、alpha引数で透明度を、line_width引数で線の太さを指定できます。

• show関数を使用して、グラフをブラウザに表示します。

multi_line関数は、1回の呼び出しで複数の折れ線をまとめて描画できる便利なメソッドです。大量の時系列データなどを効率的に可視化したい場合に活用するとよいでしょう。