Bokeh은 Python에서 데이터 시각화를 위한 강력한 라이브러리입니다. Bokeh을 사용하면 다양한 차트 및 시각화 요소를 생성할 수 있습니다. 이번 포스트에서는 Bokeh을 사용하여 사용자 지정 모양과 마커를 사용하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 사용자 지정 모양

Bokeh은 다양한 모양 및 선 스타일을 지원합니다. 사용자 지정 모양을 생성하려면 patches 메소드를 사용하면 됩니다. 아래는 사용자 지정 모양을 생성하는 예제 코드입니다.

from bokeh.plotting import figure, show

# 사용자 지정 모양의 x, y 좌표값
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 8, 7, 3]

# 사용자 지정 모양의 색상
colors = ["red", "green", "blue", "orange", "purple"]

# figure 생성
p = figure()

# 사용자 지정 모양 추가
p.patches([x], [y], fill_color=colors, line_color="black")

# 그래프 출력
show(p)

위 코드에서 x와 y는 사용자 지정 모양의 좌표값을 나타내며, colors는 각 모양의 색상을 나타냅니다. p.patches 메소드를 사용하여 사용자 지정 모양을 추가하고, fill_color와 line_color로 색상을 설정합니다. 마지막으로 show 메소드를 사용하여 그래프를 출력합니다.

2. 마커 사용법

Bokeh은 다양한 마커를 사용하여 데이터를 시각화할 수 있습니다. 마커를 사용하려면 scatter 메소드를 사용하면 됩니다. 아래는 마커를 사용하는 예제 코드입니다.

from bokeh.plotting import figure, show

# 마커의 x, y 좌표값
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 8, 7, 3]

# figure 생성
p = figure()

# 마커 추가
p.scatter(x, y, marker="circle", size=10, line_color="black", fill_color="red")

# 그래프 출력
show(p)

위 코드에서 x와 y는 마커의 좌표값을 나타내며, marker로 마커 종류를 설정합니다. size로 마커의 크기를 설정하고, line_color와 fill_color로 선과 색상을 설정합니다. 마커의 종류는 “circle”, “square”, “triangle”, “cross” 등 다양하게 설정할 수 있습니다.

마무리

이렇게 Bokeh을 사용하여 사용자 지정 모양과 마커를 사용하는 방법을 알아보았습니다. Bokeh은 다양한 시각화 요소를 제공하므로 데이터를 더욱 효과적으로 표현할 수 있습니다. 사용자는 필요에 따라 모양과 마커를 조정하여 원하는 결과물을 얻을 수 있습니다. Bokeh 공식 문서를 참고하여 더 자세한 사용 방법을 알아보세요. Happy coding!