Bokeh은 파이썬 기반의 인터랙티브한 시각화 라이브러리로, 데이터를 시각화하고 탐색하기 위한 강력한 도구입니다. Bokeh를 사용하면 대화형 그래프와 차트를 만들고, 사용자와의 상호작용을 통해 데이터를 탐색할 수 있습니다. 이번 블로그 포스트에서는 Bokeh의 기능과 활용법에 대해 알아보겠습니다.

Bokeh 설치

Bokeh를 사용하기 위해선 먼저 설치해야 합니다. 파이썬의 패키지 관리자인 pip를 사용하여 아래의 명령어로 Bokeh를 설치할 수 있습니다.

pip install bokeh

Bokeh 기본 사용법

Bokeh를 사용하여 인터랙티브한 그래프를 만드는 과정은 간단합니다. 먼저 데이터를 준비하고, 그래프에 사용할 도구와 스타일을 설정한 다음 그래프를 그립니다.

import pandas as pd
from bokeh.plotting import figure, show

# 예시 데이터 생성
data = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [2, 4, 6, 8, 10]})

# 그래프 객체 생성
p = figure(title='인터랙티브한 그래프 예시', x_axis_label='X축', y_axis_label='Y축')

# 데이터를 그래프에 추가
p.line(data['x'], data['y'], line_width=2)

# 그래프 표시
show(p)

위의 예시 코드에서는 pandas를 사용하여 데이터 프레임을 생성하고, Bokeh의 figure 함수를 사용해서 그래프 객체를 생성합니다. 그 후 line 함수를 사용하여 데이터를 그래프에 추가하고, show 함수를 호출하여 그래프를 표시합니다.

인터랙티브한 도구 추가

Bokeh에는 다양한 인터랙티브한 도구가 있어 사용자와의 상호작용을 통해 데이터를 탐색할 수 있습니다.

도구 추가 예시: 툴바

from bokeh.models import HoverTool
from bokeh.layouts import row

# 도구 추가
hover = HoverTool(tooltips=[('X', '@x'), ('Y', '@y')])

# 그래프 객체에 도구 추가
p.add_tools(hover)

# 그래프 표시
show(p)

위의 예시 코드에서는 Bokeh의 HoverTool을 사용하여 마우스를 움직였을 때 툴팁을 표시합니다. add_tools 메서드를 사용하여 그래프 객체에 도구를 추가하고, show 함수로 그래프를 표시합니다.

도구 추가 예시: 위젯

from bokeh.models import Slider
from bokeh.io import curdoc

# 위젯 생성
slider = Slider(start=1, end=10, step=1, value=5, title='값')

# 위젯과 그래프를 결합
layout = row(slider, p)

# 문서에 레이아웃 추가
curdoc().add_root(layout)

위의 예시 코드에서는 Bokeh의 Slider 위젯을 사용하여 값을 조정할 수 있는 슬라이더를 만듭니다. curdoc 함수를 사용하여 문서에 위젯과 그래프를 결합한 레이아웃을 추가합니다.

마치며

Bokeh을 사용하여 인터랙티브한 도구를 활용하면 데이터를 더욱 효과적으로 시각화하고 탐색할 수 있습니다. 이번 포스트에서는 Bokeh의 기본적인 사용법과 인터랙티브한 도구 추가하는 방법에 대해 알아보았습니다. Bokeh의 다양한 기능들을 활용하여 데이터를 시각화하는 새로운 경험을 즐겨보세요!