Bokehライブラリを使ってPythonで線グラフ（折れ線グラフ）を作成する方法

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パッケージです。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開発に特に適しています。

データの可視化は分析において非常に重要なステップです。数値を一つひとつ確認したり複雑な計算を実行したりしなくても、データ全体の傾向や特徴を直感的に把握できるようになるからです。

BokehはNumPyやPandasなど他のPythonパッケージと簡単に連携でき、インタラクティブなグラフやダッシュボードなどを生成できます。定量的な洞察を効果的に伝えるための強力なツールと言えます。

Bokehの仕組み

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。BokehJSはTypeScriptで書かれており、モダンな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する点が大きな特徴です。ユーザーがグラフに対してズームやパンなどの操作を行うと、表示がそれに応じて変化します。

また、作成したグラフはFlaskやDjangoで構築したWebアプリケーションの出力として埋め込むこともできますし、Jupyter Notebook上で表示することも可能です。

Bokehの依存ライブラリ

Bokehを利用するには、以下のライブラリが必要です。

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、次のコマンドを実行します。

pip3 install bokeh

Anaconda環境の場合は、Anacondaプロンプトから次のコマンドでインストールできます。

conda install bokeh

線グラフを描画するサンプルコード

以下は、Bokehを使って線グラフを描画する具体的な例です。

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)

実行結果

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。

• データを2つのリスト（x座標とy座標）として定義します。

• figure関数を呼び出して、タイトルや軸ラベルを指定した図を作成します。

• 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。

• Bokehに用意されているline関数を呼び出して、線を描画します。

• show関数を使用して、グラフをブラウザ上に表示します。