Bokehライブラリを使用してPythonで線グラフを生成するにはどうすればよいですか？

Bokehは、データの視覚化に役立つPythonパッケージです。これはオープンソースプロジェクトです。 Bokehは、HTMLとJavaScriptを使用してプロットをレンダリングします。これは、Webベースのダッシュボードでの作業中に役立つことを示しています。

データを視覚化することは、実際に数値を調べたり複雑な計算を実行したりすることなく、データで何が起こっているかを理解するのに役立つため、重要なステップです。

Bokehは、NumPy、Pandas、およびその他のPythonパッケージと組み合わせて簡単に使用できます。インタラクティブなプロットやダッシュボードなどを作成するために使用できます。定量的な洞察を聴衆に効果的に伝えるのに役立ちます。

BokehはデータソースをJSONファイルに変換します。このファイルは、JavaScriptライブラリであるBokehJSへの入力として使用されます。このBokehJSはTypeScriptで記述されており、最新のブラウザで視覚化をレンダリングするのに役立ちます。

MatplotlibとSeabornは静的プロットを生成しますが、Bokehはインタラクティブプロットを生成します。これは、ユーザーがこれらのプロットを操作すると、それに応じて変化することを意味します。

プロットは、FlaskまたはDjango対応のWebアプリケーションの出力として埋め込むことができます。 Jupyterノートブックを使用してこれらのプロットをレンダリングすることもできます。

ボケの依存関係-

Numpy
Pillow
Jinja2
Packaging
Pyyaml
Six
Tornado
Python−dateutil

WindowsコマンドプロンプトへのBokehのインストール

pip3 install bokeh

AnacondaプロンプトへのBokehのインストール

conda install bokeh

以下は例です-

例

from bokeh.plotting import figure, output_file, show
x = [7, 3, 5, 9, 2, 0]
y = [2, 5, 8, 1, 2, 4]
output_file('sample.html')
fig = figure(title = 'Line plot ', x_axis_label = 'x', y_axis_label = 'y')
fig.line(x,y)
show(fig)

出力

説明

• 必要なパッケージがインポートされ、エイリアス化されます。

• データは2つのリストとして定義されています。

• フィギュア関数が呼び出されます。

• 生成されるhtmlファイルの名前を指定するために「output_file」関数が呼び出されます。

• ボケに存在する「ライン」機能が呼び出されます。

• 「表示」機能は、プロットを表示するために使用されます。