PythonのBokehを使って棒グラフを可視化する方法をわかりやすく解説

Bokehとは？

Bokehは、Pythonでデータ可視化を行うためのオープンソースライブラリです。最大の特徴は、グラフをHTMLとJavaScriptで描画する点にあります。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威力を発揮します。

また、NumPyやPandasなど他のPythonパッケージとの連携も容易で、インタラクティブなグラフやダッシュボードを手軽に作成できます。

Matplotlib・Seabornとの違い

MatplotlibやSeabornが静的な（静止画の）グラフを出力するのに対し、Bokehはインタラクティブなグラフを生成します。ユーザーがマウスで操作すると、グラフがそれに応じて動的に変化するのです。

さらに、Bokehで作成したグラフはFlaskやDjangoで構築したWebアプリケーションに埋め込むことができ、Jupyter Notebook上でも表示できます。

依存パッケージとインストール方法

Bokehを利用するには、以下のパッケージが必要です。

numpy
Pillow
Jinja2
Packaging
Pyyaml
Six
Tornado
python-dateutil

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

pip3 install bokeh

Anaconda環境の場合は、以下のコマンドを使用します。

conda install bokeh

棒グラフを作成するサンプルコード

それでは、実際にBokehで棒グラフを描画してみましょう。

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)
fig.vbar(x=xvals, top=yvals, width=0.5)
show(fig)

出力結果

このコードを実行すると、HTMLファイルが生成され、ブラウザ上にインタラクティブな棒グラフが表示されます。各ラベル（label_1〜label_3）に対応した高さのバーが描画され、ホバー操作などで値を確認することも可能です。

コードの解説

• 必要なモジュール（figure、output_file、show）をbokeh.plottingからインポートします。

• X軸のラベルとY軸の値を、それぞれリストとして定義します。

• figure関数を呼び出し、X軸の範囲（x_range）とプロットの幅・高さを指定して図を作成します。

• vbar関数にデータを渡すことで、縦棒グラフ（垂直バー）を描画します。width引数はバーの幅を制御します。

• show関数を実行すると、グラフがHTMLファイルとして出力され、ブラウザで表示されます。

なお、output_file関数を使うと、生成されるHTMLファイルのファイル名を明示的に指定できます。用途に応じて活用すると便利です。