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PythonのBokehを使ってインタラクティブな散布図を生成する方法

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のパッケージです。最大の特徴は、HTMLとJavaScriptを使ってグラフを描画する点にあり、Webベースのダッシュボードを構築する際に特に威力を発揮します。

仕組みとしては、BokehがデータソースをJSONファイルに変換し、それをJavaScriptライブラリである「BokehJS」への入力として渡します。BokehJSはTypeScriptで実装されており、モダンブラウザ上で高速に可視化をレンダリングできるのが強みです。

Matplotlib・Seabornとの違い

MatplotlibやSeabornが静的なグラフを生成するのに対し、Bokehはインタラクティブなグラフを生成します。ユーザーがズームやパンなどの操作を行うと、それに応じて表示が動的に変化します。

さらに、生成したグラフは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上で直接レンダリングすることも可能です。

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の場合

pip3 install bokeh

Anacondaプロンプトの場合

conda install bokeh

散布図の作成例

実際にBokehを使って散布図を描画してみましょう。

from bokeh.plotting import figure, output_file, show
fig = figure(plot_width = 500, plot_height = 400)
fig.scatter([1,3,7,5,4,9], [6,5,9,8,0,1], marker = "circle", size = 20, fill_color = "grey")
output_file('scatterplot.html')
show(fig)

出力結果

PythonのBokehを使ってインタラクティブな散布図を生成する方法

コードの解説

  • 必要なパッケージ（figure、output_file、show）をインポートします。

  • figure関数を呼び出し、プロットの幅（500px）と高さ（400px）を指定して図を作成します。

  • output_file関数で、生成されるHTMLファイルの名前（scatterplot.html）を指定します。

  • scatter関数にX座標・Y座標のデータを渡し、マーカーの種類（circle）、サイズ（20）、塗りつぶし色（grey）を設定して散布図を描画します。

  • show関数を実行すると、ブラウザ上にインタラクティブな散布図が表示されます。

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