PythonのBokehで棒グラフを可視化する方法をわかりやすく解説

Bokehは、データ可視化を支援するPythonパッケージの一つで、オープンソースプロジェクトとして公開されています。BokehはHTMLとJavaScriptを使ってプロットを描画するため、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、モダンな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。

MatplotlibやSeabornが静的なプロットを生成するのに対し、Bokehはインタラクティブなプロットを生成できる点が大きな特徴です。つまり、ユーザーがプロットに対して操作（ズーム、パンなど）を行うと、グラフがそれに応じて動的に変化します。

また、Bokehで作成したプロットは、FlaskやDjangoで構築したWebアプリケーションの出力として埋め込むことも可能です。さらに、Jupyter Notebook上でもこれらのプロットを表示できます。

Bokehの依存ライブラリ

Bokehを利用するには、以下のライブラリが必要です。

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環境を使用している場合は、Anacondaプロンプトから以下のコマンドでインストールできます。

conda install bokeh

棒グラフを作成するサンプルコード

それでは、Bokehを使って実際に棒グラフを作成してみましょう。

from bokeh.plotting import figure, output_file, show
xvals = ['label_1', 'label_2', 'label_3']
yvals = [56, 78, 99]
fig = figure(x_range = xvals, plot_width = 400, plot_height = 300)
cols = ['navy','cyan','orange']
fig.vbar(x = xvals, top = yvals, color = cols, width = 0.5)
show(fig)

実行結果

上記のコードを実行すると、3本の棒が異なる色（ネイビー、シアン、オレンジ）で描画された棒グラフがブラウザ上に表示されます。

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、プロットの幅と高さを指定します。
• データはリスト形式で定義します。x軸用のラベルリストとy軸用の数値リストを用意します。
• 色のリストも定義でき、これにより棒グラフの各バーに異なる色を割り当てることができます。
• vbar関数にデータを渡して呼び出すことで、垂直方向の棒グラフ（縦棒グラフ）を描画します。
• show関数を使用すると、生成されたプロットがブラウザで表示されます。

このように、Bokehを使えば数行のコードでインタラクティブな棒グラフを簡単に作成できます。Webアプリケーションとの親和性が高いため、ダッシュボード開発にもぜひ活用してみてください。