bokeh은 데이터 시각화를 위한 강력한 Python 라이브러리입니다. 그러나 때로는 그래프를 만들거나 데이터를 시각화하는 중에 에러를 처리해야 할 수 있습니다. 이때 bokeh에서 제공하는 에러 바(errobar) 기능을 사용하면 이러한 문제를 해결할 수 있습니다.

에러 바는 데이터 포인트의 평균 값 주변에 오차를 표시하는 데 사용됩니다. 이것은 데이터의 신뢰도를 시각적으로 보여주는 좋은 방법입니다. 따라서 bokeh 에러 바는 데이터 시각화에 중요한 역할을 합니다.

에러 바 사용 예시

다음은 bokeh에서 에러 바를 사용하여 데이터를 시각화하는 간단한 예시입니다.

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import ColumnDataSource, Whisker

# 데이터 생성
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [3, 4, 5, 6, 7]
y_err = [0.5, 0.2, 0.6, 0.4, 0.8]

# ColumnDataSource 생성
source = ColumnDataSource(data=dict(x=x, y=y, y_err=y_err))

# 그래프 생성
p = figure(title="Error Bar Example", x_axis_label='X', y_axis_label='Y')

# 에러 바 추가
p.add_layout(Whisker(source=source, base="x", upper="y", lower="y"))

# 그래프 출력
show(p)

위의 코드에서는 x와 y 값 그리고 y의 오차 값을 지정한 후, ColumnDataSource를 생성합니다. 그리고 figure 객체를 만들고, Whisker 모델을 사용하여 에러 바를 추가합니다. 마지막으로, show 함수를 호출하여 그래프를 출력합니다.

이렇게 하면 간단한 그래프에 에러 바가 추가되어, 각 데이터 포인트의 평균 값 근처에 오차를 표시할 수 있습니다.

결론

bokeh에서 제공하는 에러 바 기능을 사용하면 데이터 시각화에 있어서 신뢰도를 시각적으로 보여줄 수 있습니다. 이를 통해 더 정확한 분석과 판단을 할 수 있게 됩니다.

에러 바를 사용하는 방법에는 다양한 옵션들이 있으며, 여러 가지 스타일 조정도 가능합니다. 더 자세한 정보는 bokeh 공식 문서를 참조하시기 바랍니다.

Happy coding with bokeh!