PythonのBokehライブラリで複数の図形をプロットして可視化する方法

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。そのため、Webベースのダッシュボードを構築する際に特に有用なライブラリです。

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で記述されており、モダンブラウザ上で可視化をレンダリングします。

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。ユーザーがプロットに操作を加えると、それに応じて表示が変化します。

また、生成したプロットは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。Jupyter Notebook上でレンダリングすることもできます。

Bokehの依存パッケージ

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環境の場合は、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

複数の図形を描画するサンプルコード

次の例では、1つのプロット上に矩形・正方形・楕円・卵形の4種類の図形を描画しています。

from bokeh.plotting import figure, output_file, show

output_file("shapes.html")
my_fig = figure(plot_width=400, plot_height=300)
my_fig.rect(x=11, y=11, width=150, height=75, width_units='screen', height_units='screen')
my_fig.square(x=2, y=3, size=80, color='blue')
my_fig.ellipse(x=7, y=6, width=30, height=10, fill_color=None, line_width=2)
my_fig.oval(x=6, y=6, width=2, height=1, angle=-0.4)
show(my_fig)

出力結果

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。

• output_file関数を呼び出し、生成されるHTMLファイルの名前を指定します。

• figure関数を呼び出し、プロットの幅（plot_width）と高さ（plot_height）を指定して図を作成します。

• Bokehが提供するrect（矩形）、square（正方形）、ellipse（楕円）、oval（卵形）の各メソッドを、座標やサイズなどのデータとともに呼び出します。fill_color=Noneを指定すると塗りつぶしなしの輪郭のみの図形になります。

• 最後にshow関数を使って、作成したプロットをブラウザ上に表示します。