[파이썬] bokeh 복잡한 데이터 관계 시각화하기

07 Sep 2023

bokeh

데이터 시각화는 복잡한 데이터 관계를 이해하고 분석하는 데 매우 중요한 도구입니다. Python의 Bokeh 라이브러리는 다양한 시각화 기능을 제공하여 데이터의 복잡한 관계를 쉽게 이해할 수 있도록 도와줍니다. 이 블로그 포스트에서는 Bokeh를 사용하여 복잡한 데이터 관계를 시각화하는 방법을 알아보겠습니다.

Bokeh란?

Bokeh는 데이터 시각화를 위한 Python 라이브러리로, 웹 브라우저에서 인터랙티브한 시각화를 생성할 수 있습니다. Bokeh를 사용하면 다양한 차트, 플롯, 그래프 등을 생성하여 데이터를 직관적으로 이해할 수 있습니다.

Bokeh 설치하기

Bokeh를 사용하기 위해 먼저 설치해야 합니다. pip를 사용하여 간단히 설치할 수 있습니다:

pip install bokeh

Bokeh로 복잡한 데이터 관계 시각화하기

데이터 준비하기

Bokeh를 사용하여 데이터를 시각화하려면 먼저 데이터를 적절하게 준비해야 합니다. 예를 들어, CSV 파일 또는 Pandas 데이터프레임과 같은 데이터 소스를 사용할 수 있습니다.
Bokeh 그래프 생성하기

Bokeh를 사용하여 그래프를 생성하는 방법은 다양합니다. 가장 간단한 방법은 figure 함수를 사용하여 그래프 객체를 생성하는 것입니다. 그런 다음, 해당 그래프 객체에 필요한 시각화 요소를 추가하고 설정합니다.

예를 들어, 아래의 코드는 산점도 그래프를 생성하는 방법을 보여줍니다:
```
from bokeh.plotting import figure, show

# 그래프 객체 생성
p = figure(title='Scatter Plot', x_axis_label='X', y_axis_label='Y')

# 데이터 추가
p.circle(x=[1, 2, 3, 4, 5], y=[2, 4, 6, 8, 10], size=10)

# 그래프 표시
show(p)
```

추가적인 시각화 설정

Bokeh를 사용하여 그래프를 더욱 잘 표현하기 위해 다양한 설정을 추가할 수 있습니다. 예를 들어, 그래프의 색상, 크기, 축의 라벨 및 범위, 도구 모음 등을 설정할 수 있습니다.

from bokeh.plotting import figure, show, output_file

# 그래프 객체 생성
p = figure(title='Scatter Plot', x_axis_label='X', y_axis_label='Y')

# 데이터 추가
p.circle(x=[1, 2, 3, 4, 5], y=[2, 4, 6, 8, 10], size=10, color="navy")

# 축 설정
p.xaxis.axis_label_text_font_size = "12pt"
p.yaxis.axis_label_text_font_style = "italic"

# 그래프 저장
output_file("scatter_plot.html")

# 그래프 표시
show(p)

이와 같이 추가적인 설정을 함으로써 그래프를 더욱 향상시킬 수 있습니다.

그래프 인터랙션 추가하기

Bokeh를 사용하면 그래프에 인터랙션을 추가하여 데이터를 탐색하고 상호작용할 수 있습니다. 예를 들어, 그래프에 마우스를 가져다 대면 툴팁이 나타나거나, 그래프의 특정 영역을 선택하거나 확대/축소할 수도 있습니다.

from bokeh.plotting import figure, show, output_file
from bokeh.models import HoverTool

# 그래프 객체 생성
p = figure(title='Scatter Plot', x_axis_label='X', y_axis_label='Y', tools='hover')

# 데이터 추가
p.circle(x=[1, 2, 3, 4, 5], y=[2, 4, 6, 8, 10], size=10, color="navy")

# 툴팁 추가
hover = HoverTool(tooltips=[("Value", "@x, @y")])
p.add_tools(hover)

# 그래프 저장
output_file("interactive_plot.html")

# 그래프 표시
show(p)

이와 같이 그래프에 인터랙션을 추가하여 데이터를 탐색하고 분석할 수 있습니다.

마무리

Bokeh를 사용하면 Python으로 복잡한 데이터 관계를 시각화할 수 있습니다. 이 블로그 포스트에서는 Bokeh를 설치하고, 그래프 생성 및 설정, 그래프 인터랙션 추가 등의 기본적인 사용 방법을 알아보았습니다. Bokeh의 다양한 기능을 활용하여 데이터의 복잡한 관계를 직관적으로 이해하고 분석할 수 있습니다.

더 자세한 내용과 사용 예제는 Bokeh의 공식 문서를 참조하시기 바랍니다.