소개
bokeh는 파이썬에서 데이터 시각화를 위한 인기있는 라이브러리입니다. 다양한 종류의 그래프와 차트를 만들 수 있으며, bokeh는 그림을 만들고 인터랙티브한 시각화를 제공하는데 탁월한 도구입니다.
색상은 시각화에서 매우 중요한 요소입니다. 올바른 색상 조합은 데이터를 명확하게 전달하는 데 도움을 주고, 시각적인 효과를 더해줍니다. 이 블로그 포스트에서는 bokeh에서의 색상 이론과 색상의 적용 방법에 대해 알아보겠습니다.
색상 이론
색상 이론은 색상의 원리와 상호작용을 연구하는 분야입니다. 다양한 색상 모델 및 색조, 채도, 명도 등의 개념을 포함하고 있습니다. 여기에서는 주로 HSL (Hue, Saturation, Lightness) 모델을 사용하여 색상을 제어하도록 하겠습니다.
- Hue (색조): 색상의 위치 또는 각도를 나타냅니다. 색상을 식별하는 주요 특성입니다.
- Saturation (채도): 색상의 순수성을 나타냅니다. 낮은 채도는 회색에 가까운 색상을 의미하고, 높은 채도는 순수한 색상을 의미합니다.
- Lightness (명도): 색상의 밝기를 나타내며, 0은 검은색에 가까우며 100은 흰색에 가깝습니다.
색상 적용
bokeh에서는 색상을 적용하는 다양한 방법이 있습니다. 여기에서는 몇 가지 예시를 소개하겠습니다.
1. 단일 색상 설정:
from bokeh.plotting import figure, show
p = figure()
p.circle([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5], size=20, color="blue")
show(p)
위의 예시에서는 circle 메소드를 사용하여 원을 그리고, color 매개변수를 사용하여 원의 색상을 파란색으로 설정합니다.
2. 색상 맵 적용:
from bokeh.models import LinearColorMapper
from bokeh.plotting import figure, show
mapper = LinearColorMapper(palette="Viridis256", low=0, high=10)
p = figure()
p.circle([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5], size=20, fill_color={"field": "x", "transform": mapper})
show(p)
위의 예시에서는 LinearColorMapper를 사용하여 데이터의 값을 기반으로 색상을 매핑합니다. palette 매개변수를 사용하여 색상 맵을 지정하고, fill_color 매개변수를 사용하여 원의 색상을 설정합니다.
3. 색조, 채도, 명도 설정:
from bokeh.plotting import figure, show
p = figure()
p.circle([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5], size=20, fill_color="hsl(30, 80%, 60%)")
show(p)
위의 예시에서는 fill_color 매개변수에 HSL 값을 직접 설정하여 원의 색상을 결정합니다. 여기서는 색조 30°, 채도 80%, 명도 60%를 사용합니다.
결론
이 블로그 포스트에서는 bokeh에서의 색상 이론과 적용 방법을 살펴보았습니다. 올바른 색상 조합을 사용하여 데이터 시각화를 더욱 생동감 있게 만들 수 있습니다. bokeh를 사용하여 다양한 색상 기법을 적용해보세요!