[파이썬] `bokeh`의 레이아웃 관리

07 Sep 2023

bokeh

Bokeh는 Python에서 데이터 시각화를 위한 강력한 라이브러리입니다. 이는 인터랙티브한 시각화를 구축하는 데 도움을 주는 다양한 기능을 제공합니다.

데이터 시각화를 할 때 가장 중요한 측면 중 하나는 레이아웃 관리입니다. Bokeh는 다양한 레이아웃 옵션을 제공하여 시각화 요소들을 조직화하고 배치할 수 있습니다. 레이아웃 관리는 시각화의 가독성과 사용자 경험에 큰 영향을 미칩니다.

컬럼 레이아웃(Column Layout)

Bokeh의 컬럼 레이아웃을 사용하면 시각화 요소들을 세로로 정렬하여 배치할 수 있습니다. 이를 통해 다른 요소들간에 공간을 나누고 정렬할 수 있습니다.

from bokeh.layouts import column
from bokeh.plotting import figure, show

# 시각화 요소 생성
plot1 = figure()
plot1.circle([1, 2, 3], [4, 5, 6])

plot2 = figure()
plot2.line([1, 2, 3], [4, 5, 6])

# 컬럼 레이아웃 생성
layout = column(plot1, plot2)

# 레이아웃 표시
show(layout)

로우 레이아웃(Row Layout)

Bokeh의 로우 레이아웃을 사용하면 시각화 요소들을 가로로 정렬하여 배치할 수 있습니다. 이를 통해 요소들간에 공간을 나누고 정렬할 수 있습니다.

from bokeh.layouts import row
from bokeh.plotting import figure, show

# 시각화 요소 생성
plot1 = figure()
plot1.circle([1, 2, 3], [4, 5, 6])

plot2 = figure()
plot2.line([1, 2, 3], [4, 5, 6])

# 로우 레이아웃 생성
layout = row(plot1, plot2)

# 레이아웃 표시
show(layout)

그리드 레이아웃(Grid Layout)

Bokeh의 그리드 레이아웃은 행과 열의 조합으로 시각화 요소들을 배치할 수 있습니다. 이를 통해 복잡한 레이아웃을 구성할 수 있습니다.

from bokeh.layouts import gridplot
from bokeh.plotting import figure, show

# 시각화 요소 생성
plot1 = figure()
plot1.circle([1, 2, 3], [4, 5, 6])

plot2 = figure()
plot2.line([1, 2, 3], [4, 5, 6])

# 그리드 레이아웃 생성
layout = gridplot([[plot1, plot2]])

# 레이아웃 표시
show(layout)

웹페이지 내에서의 사용

Bokeh를 사용하면 생성한 레이아웃을 웹페이지에 삽입하고 상호 작용하는 인터페이스를 제공할 수도 있습니다. bokeh serve명령을 사용하여 Bokeh 서버를 실행하고 curdoc() 함수를 사용하여 현재 문서에 레이아웃을 삽입할 수 있습니다.

from bokeh.plotting import figure, curdoc

# 시각화 요소 생성
plot = figure()
plot.circle([1, 2, 3], [4, 5, 6])

# 레이아웃 생성
layout = column(plot)

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

Bokeh의 다양한 레이아웃 관리 기능을 사용하여 데이터 시각화를 보다 효과적으로 구성할 수 있습니다. 기존의 컬럼, 로우, 그리드 레이아웃뿐만 아니라 다른 레이아웃 옵션들도 제공하므로 필요에 따라 적절한 레이아웃을 선택하여 사용할 수 있습니다.