Bokeh은 Python에서 고성능 그래프 렌더링을 위한 강력한 라이브러리입니다. Bokeh를 사용하면 인터랙티브한 그래프와 시각화를 만들 수 있으며, 웹 기반 인터페이스를 통해 데이터를 탐색할 수 있습니다.

Bokeh의 주요 기능

• 고성능 그래프 렌더링: Bokeh는 데이터 시각화 및 플로팅을 위한 강력한 기능을 제공합니다. 큰 규모의 데이터 세트를 처리하고 시각화하는데 최적화되어 있어 효율적인 그래프 렌더링을 실현할 수 있습니다.
• 인터랙티브한 시각화: Bokeh는 사용자와 상호작용하는 인터랙티브한 시각화를 제공합니다. 그래프에 마우스를 가져다 대거나 클릭하면 툴팁이 표시되거나 다른 그래프가 업데이트될 수 있습니다.
• 다양한 그래프 유형: Bokeh는 다양한 유형의 그래프를 생성할 수 있습니다. 선 그래프, 막대 그래프, 산점도, 히트맵 등 다양한 그래프를 만들고 커스터마이징할 수 있습니다.
• 웹 기반 인터페이스: Bokeh는 웹 브라우저에서 그래프를 렌더링하고 인터랙티브한 기능을 제공합니다. 웹 브라우저에서 그래프를 탐색하고 확대/축소, 저장, 공유 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

Bokeh의 예제 코드

다음은 Bokeh를 사용하여 인터랙티브한 선 그래프를 그리는 간단한 예제 코드입니다.

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.io import output_notebook

# Jupyter Notebook에서 그래프를 표시하기위해 설정
output_notebook()

# 데이터
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 2, 4, 5]

# 그래프 생성
p = figure(title='Bokeh Line Graph', x_axis_label='X', y_axis_label='Y')

# 선 그래프 추가
p.line(x, y, legend_label='Line', line_width=2)

# 그래프 표시
show(p)

위 예제 코드는 Bokeh에서 제공하는 figure 클래스를 사용하여 그래프 및 축을 설정하고, line 메서드를 사용하여 선 그래프를 추가하는 방법을 보여줍니다. 그래프를 표시하기 위해 show 함수를 사용하며, output_notebook 함수를 호출하여 그래프를 Jupyter Notebook에서 표시할 수 있도록 설정합니다.

Bokeh를 사용하면 다양한 그래프 유형을 쉽게 생성하고 커스터마이징할 수 있으며, 인터랙티브한 기능을 추가하여 데이터를 더 잘 탐색할 수 있습니다. Bokeh를 활용하여 데이터 시각화를 더욱 효과적으로 수행해보세요.