PythonのBokehでさまざまな形状のデータポイントを可視化する方法

Bokehは、Pythonのデータ可視化ライブラリの一つで、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。定量的なインサイトを効果的に伝えるための強力なツールと言えます。

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とやり取りすると、表示がそれに応じて変化します。

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ができ、Jupyter Notebook上でも描画が可能です。

Bokehの依存パッケージ

Numpy
Pillow
Jinja2
Packaging
Pyyaml
Six
Tornado
python-dateutil

Windowsコマンドプロンプトでのインストール方法

pip3 install bokeh

Anacondaプロンプトでのインストール方法

conda install bokeh

「figure」関数には複数の機能が含まれており、これを利用することで、円（circle）、正方形（square）、長方形（rectangle）など、さまざまな形状のベクトル化されたグリフ（図形要素）を描画できます。

サンプルコード

from bokeh.plotting import figure, output_file, show
plot = figure(plot_width = 300, plot_height = 300)
plot.circle(x = [1, 4, 6], y = [3,7,8], size = 20, fill_color = 'red')
plot.circle_cross(x = [2,4,5], y = [3,8,11], size = 20, fill_color = 'black',fill_alpha = 0.2, line_width = 2)
plot.circle_x(x = [5,3,2], y = [2,1,7], size = 20, fill_color = 'green',fill_alpha = 0.6, line_width = 2)
show(plot)

出力結果

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。
• 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に用意されている「circle」「circle_cross」「circle_x」の各関数を、データとともに呼び出します。
• show関数を使用して、プロットを画面に表示します。