Bokehを使用して、Pythonを使用して特定の配置を持つランダムな長方形を描画するにはどうすればよいですか?
Bokehは、データの視覚化に役立つPythonパッケージです。これはオープンソースプロジェクトです。 Bokehは、HTMLとJavaScriptを使用してプロットをレンダリングします。これは、Webベースのダッシュボードでの作業中に役立つことを示しています。
BokehはデータソースをJSONファイルに変換します。このファイルは、JavaScriptライブラリであるBokehJSへの入力として使用されます。このBokehJSはTypeScriptで記述されており、最新のブラウザで視覚化をレンダリングするのに役立ちます。
MatplotlibとSeabornは静的プロットを生成しますが、Bokehはインタラクティブプロットを生成します。これは、ユーザーがこれらのプロットを操作すると、それに応じて変化することを意味します。
プロットは、FlaskまたはDjango対応の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ノートブックを使用してこれらのプロットをレンダリングすることもできます。
ボケの依存関係-
Numpy Pillow Jinja2 Packaging Pyyaml Six Tornado Python−dateutil
WindowsコマンドプロンプトへのBokehのインストール
pip3 install bokeh
AnacondaプロンプトへのBokehのインストール
conda install bokeh
中心点、高さ、幅、角度を指定することで、任意の長方形を描くことができます。これは、「rect」関数を使用して実現されます。以下は例です-
例
from math import pi from bokeh.plotting import figure, output_file, show output_file('rectanglesRandom.html') p = figure(plot_width=400, plot_height=400) p.rect(x=[1, 3, 5, 7], y=[1, 3, 5, 7], width=0.2, height=50, color="#CAB2D6", angle=pi/3, height_units="screen") show(p)
出力
説明
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必要なパッケージがインポートされ、エイリアス化されます。
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図関数は、プロットの幅と高さとともに呼び出されます。
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生成されるhtmlファイルの名前を指定するために「output_file」関数が呼び出されます。
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Bokehに存在する「rect」関数は、データとともに呼び出されます。
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「表示」機能は、プロットを表示するために使用されます。
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Matplotlibは、データの視覚化に使用される人気のあるPythonパッケージです。データを視覚化することは、実際に数値を調べたり複雑な計算を実行したりすることなく、データで何が起こっているのかを理解するのに役立つため、重要なステップです。 定量的な洞察を聴衆に効果的に伝えるのに役立ちます。 Matplotlibは、データを使用して2次元プロットを作成するために使用されます。 Pythonアプリケーションにプロットを埋め込むのに役立つオブジェクト指向APIが付属しています。 Matplotlibは、IPythonシェル、Jupyterノートブック、SpyderIDEなどで使用できます。
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