Bokehライブラリを使用してPythonで積み上げ棒グラフを視覚化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。

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

「vbar_stack」または「hbar_stack」関数を使用して、積み上げ棒グラフを生成できます。

例

from bokeh.plotting import figure, output_file, show
labs = ['label_1', 'label_2', 'label_3']
vals = ['val_1','val_2','val_3']
my_data = {'labs':labs,
   'val_1':[2,5,11],
   'val_2':[34,23,1],
   'val_3':[25, 34, 23]
}
cols = ['red','cyan','navy']
fig = figure(x_range = labs, plot_width = 300, plot_height = 300)
fig.vbar_stack(vals, x = 'labs', source = my_data, color = cols,width = 0.5)
show(fig)

出力

説明

• 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。

• 図関数は、プロットの幅と高さとともに呼び出されます。

• データはリストで定義されています。

• 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。

• Bokehに存在する「vbar_stack」関数がデータとともに呼び出されます。

• 「表示」機能は、プロットを表示するために使用されます。