PythonのBokehライブラリでグリッドプロットを作成する方法

Bokehは、データ可視化を支援する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を使ってプロットを描画します。この特性により、Webベースのダッシュボードを構築する際に特に有用です。

Bokehの仕組み

BokehはデータソースをJSONファイルへと変換します。このJSONファイルは、JavaScriptライブラリであるBokehJSへの入力として利用されます。BokehJSはTypeScriptで記述されており、最新のブラウザ上で可視化をレンダリングすることを可能にしています。

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の場合

pip3 install bokeh

Anacondaプロンプトの場合

conda install bokeh

グリッドプロットの作成例

以下は、NumPyで生成したデータをもとに、Bokehでイメージ形式のグリッドプロットを描画するサンプルコードです。

import numpy as np

from bokeh.plotting import figure, output_file, show

N = 420
x = np.linspace(0, 14, N)
y = np.linspace(0, 14, N)
x1, y1 = np.meshgrid(x, y)
d = np.sin(x1)*np.cos(y1)

p = figure(tooltips=[("x", "$x"), ("y", "$y"), ("value", "@image")])
p.x_range.range_padding = p.y_range.range_padding = 0

p.image(image=[d], x=0, y=0, dw=11, dh=11, palette="Spectral11", level="image")
p.grid.grid_line_width = 0.6

output_file("gridplot.html", title="grid plot example")

show(p)

実行結果

このコードを実行すると、「gridplot.html」というファイルが生成され、ブラウザ上にsin波とcos波を掛け合わせたカラーマップ画像が表示されます。マウスカーソルをプロット上に移動させると、x座標・y座標・値がツールチップとして確認できます。

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関数を呼び出して、プロットの土台となる図を作成します。必要に応じて幅や高さも指定できます。
• NumPyライブラリを使ってデータを定義します。ここではlinspaceとmeshgridにより2次元の格子状データを生成し、sin関数とcos関数を掛け合わせた値を計算しています。
• 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のimage関数にデータを渡して呼び出すことで、カラーパレット「Spectral11」を用いたイメージプロットを描画します。
• show関数を使って、プロットをブラウザに表示します。

このようにBokehを活用すれば、インタラクティブなグリッドプロットやヒートマップを簡単に作成でき、Webブラウザ上で直感的にデータを分析できます。