데이터 시각화는 데이터의 연관성 및 패턴을 이해하는 데 도움이 됩니다. Bokeh는 파이썬에서 사용할 수 있는 강력한 시각화 도구이며, 데이터 분석 및 시각화에 매우 유용합니다. 이 글에서는 Bokeh를 사용하여 데이터의 연관성과 패턴을 탐색하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

Bokeh 소개

Bokeh는 인터랙티브한 웹 기반 시각화를 제공하는 파이썬 라이브러리입니다. Bokeh를 사용하면 웹 브라우저에서 그래프를 구성하고 조작할 수 있습니다. Bokeh는 다양한 시각화 스타일을 제공하며, 다른 패키지와 연동하여 데이터 분석 및 시각화 작업을 수행할 수 있습니다.

데이터 시각화 예제

Bokeh를 사용하여 데이터의 연관성과 패턴을 탐색하는 방법을 예제를 통해 살펴보겠습니다. 아래의 예제는 날씨 데이터를 시각화하는 예제입니다.

# 필요한 패키지 불러오기
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import ColumnDataSource, CategoricalColorMapper
from bokeh.palettes import Category10

# 데이터 생성
weather_data = {
    'month': ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May'],
    'temperature': [10, 15, 20, 25, 30],
    'precipitation': [50, 40, 30, 20, 10]
}

# 데이터를 ColumnDataSource로 변환
source = ColumnDataSource(weather_data)

# 그래프 생성
p = figure(x_range=weather_data['month'], plot_height=300, plot_width=500)

# 온도 그래프 추가
p.vbar(x='month', top='temperature', width=0.9, source=source, color='red')

# 강수량 그래프 추가
p.line(x='month', y='precipitation', source=source, color='blue')

# 그래프 출력
show(p)

위의 예제는 날씨 데이터를 월별 온도 및 강수량으로 시각화하는 방법을 보여줍니다. figure 함수로 그래프를 생성하고, 생성한 그래프에 vbar 함수와 line 함수를 사용하여 온도와 강수량을 추가합니다. 그래프를 출력하기 위해 show 함수를 호출합니다.

결론

Bokeh는 파이썬에서 데이터의 연관성 및 패턴을 탐색하기 위한 강력한 도구입니다. 이 글에서는 Bokeh를 사용하여 데이터 시각화 예제를 살펴보았습니다. Bokeh를 사용하여 다양한 데이터를 시각화하고 분석하는 것은 데이터 과학 및 분석 작업에서 중요한 요소입니다. 데이터의 연관성과 패턴을 시각화하고 이해함으로써 미래의 결과를 예측하고 원인을 파악하는 데 도움이 됩니다. Bokeh를 사용하여 데이터 시각화 작업을 수행해보세요!