Bokeh는 파이썬 기반의 데이터 시각화 라이브러리로, 매력적이고 상호작용적인 차트 및 시각화를 만들 수 있습니다. Bokeh는 다양한 테마 및 스타일링 옵션을 제공하여 시각화를 더욱 뛰어나게 만들 수 있습니다.
Bokeh 테마 변경하기
Bokeh는 다양한 테마를 제공하여 시각화의 전반적인 느낌을 수정할 수 있습니다. 기본 테마는 여러 가지가 있으며, 사용자 정의 테마도 만들 수 있습니다. 다음은 Bokeh에서 사용할 수 있는 몇 가지 테마의 예입니다.
caliber: 밝은 배경과 암호화폐 색상light_minimal: 최소한의 요소만 포함하는 밝은 테마dark_minimal: 최소한의 요소만 포함하는 어두운 테마ggplot: ggplot2 라이브러리의 스타일을 지원하는 테마
테마를 적용하려면 다음과 같이 theme 메서드를 사용하면 됩니다.
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.io import curdoc
from bokeh.themes import Theme
# 테마 정의
my_theme = Theme(json={
'attrs': {
# 배경색 변경
'Plot': {'background_fill_color': '#F5F5F5'},
'Grid': {'grid_line_color': 'white'},
# 축 스타일 변경
'Axis': {
'axis_line_color': '#BDBDBD',
'major_tick_line_color': '#BDBDBD',
'minor_tick_line_color': '#BDBDBD',
},
# 라벨 스타일 변경
'Title': {'text_color': '#212121'},
'Axis': {'axis_label_text_color': '#424242'},
}
})
# 플롯 생성
p = figure(title="Bokeh 테마 변경 예제")
# 테마 적용
curdoc().theme = my_theme
# 플롯 보기
show(p)
Bokeh 스타일링
Bokeh를 사용하여 시각화를 좀 더 예쁘게 스타일링할 수 있습니다. 다음은 Bokeh로 시각화된 플롯의 몇 가지 스타일링 옵션입니다.
색상 변경
Bokeh 플롯의 배경색, 선의 색상, 데이터 포인트의 색상 등을 변경할 수 있습니다. 예를 들어, 플롯의 배경색을 변경하려면 다음과 같이 background_fill_color 속성을 설정합니다.
from bokeh.plotting import figure, show
# 플롯 생성
p = figure()
# 배경색 변경
p.background_fill_color = "lightgray"
# 플롯 보기
show(p)
폰트 변경
Bokeh 플롯의 제목 또는 축 레이블과 관련된 폰트, 크기, 스타일을 변경할 수 있습니다. 예를 들어, 축 레이블의 폰트 크기를 변경하려면 다음과 같이 axis_label_text_font_size 속성을 설정합니다.
from bokeh.plotting import figure, show
# 플롯 생성
p = figure()
# 축 레이블 폰트 크기 변경
p.axis_label_text_font_size = "14pt"
# 플롯 보기
show(p)
선 스타일 변경
Bokeh 플롯의 선의 굵기, 스타일과 관계된 스타일링도 가능합니다. 예를 들어, 선의 굵기를 변경하려면 다음과 같이 line_width 속성을 설정합니다.
from bokeh.plotting import figure, show
# 플롯 생성
p = figure()
# 선의 굵기 변경
p.line_width = 2
# 플롯 보기
show(p)
Bokeh는 다양한 스타일링 옵션을 제공하여 플롯을 더욱 멋지게 꾸밀 수 있습니다. Bokeh의 공식 문서를 참조하여 더 많은 스타일링 옵션을 확인하세요.