Bokeh은 파이썬에서 데이터 시각화를 위한 강력하고 유연한 라이브러리입니다. Bokeh을 통해 데이터를 인터랙티브하게 시각화하고 다양한 플롯과 차트를 생성할 수 있습니다. 이번 글에서는 Bokeh의 사용자 인터페이스(UI)와 사용성 개선에 대해 알아보겠습니다.

Bokeh UI 소개

Bokeh은 웹 기반의 대화형 시각화를 위해 설계되었습니다. 기본적으로 Bokeh은 JavaScript 렌더러를 사용하여 그래프를 생성하고 사용자 인터랙션을 처리합니다. 이를 통해 사용자는 웹 브라우저에서 Bokeh 그래프를 조작하고 데이터를 쉽게 탐색할 수 있습니다.

Bokeh UI는 다양한 컴포넌트로 구성되어 있습니다. 가장 중요한 컴포넌트는 그래프 컴포넌트입니다. Bokeh은 다양한 종류의 그래프를 지원하며, 막대 차트, 선 그래프, 산점도, 히트맵 등을 생성할 수 있습니다. 이러한 그래프는 사용자의 데이터를 시각화하고 인터랙션을 제공하기 위해 사용됩니다.

또한 Bokeh은 도구 모음 컴포넌트를 제공합니다. 도구 모음은 그래프와 상호 작용하는 데 사용되는 다양한 기능을 포함합니다. 예를 들어, 확대/축소, 자유롭게 이동, 축 스와핑 등의 도구를 선택할 수 있습니다.

Bokeh은 레이아웃 컴포넌트를 사용하여 여러 개의 그래프를 하나의 레이아웃으로 결합할 수도 있습니다. 이를 통해 여러 그래프를 동시에 표시하고 조작할 수 있습니다. 레이아웃은 시각화 애플리케이션의 구조를 정의하고 사용자에게 직관적인 UI를 제공하는 데 도움이 됩니다.

Bokeh 사용성 개선

Bokeh을 사용하는 동안 사용성을 개선할 수 있는 몇 가지 팁을 알아보겠습니다.

• 테마 변경: Bokeh은 기본 테마와 함께 제공되지만, 사용자 정의 테마를 만들어서 더욱 멋진 그래프를 만들 수도 있습니다. from bokeh.themes import Theme 모듈을 사용하여 새로운 테마를 만들고, 그래프에 적용할 수 있습니다.

    from bokeh.themes import Theme
  
    custom_theme = Theme(...)
    # 그래프에 테마 적용
    plot = figure(..., theme=custom_theme)
  

• 우아한 애니메이션: Bokeh을 사용하여 그래프를 동적으로 업데이트하고 애니메이션 효과를 추가할 수 있습니다. curdoc().add_periodic_callback(...) 함수를 사용하여 그래프를 주기적으로 업데이트하고 plot.add_glyph(...) 함수를 사용하여 그래프에 요소를 추가할 수 있습니다.

    from bokeh.io import curdoc
    from bokeh.models import Circle
    from bokeh.palettes import Spectral6
  
    # 그래프 생성
    plot = figure(...)
    circle = Circle(x='x', y='y', fill_color='color', size=10, line_color='black')
    # 데이터 소스 생성
    source = ColumnDataSource(data=dict(x=[], y=[], color=[]))
    # 그래프에 요소 추가
    plot.add_glyph(source, circle)
  
    # 주기적으로 그래프 업데이트
    def update():
        # 데이터 업데이트
        # ...
        plot.title.text = "Updated Graph"
  
    # 업데이트를 주기적으로 호출
    curdoc().add_periodic_callback(update, 1000)
  

• 사용자 입력 처리: Bokeh은 사용자 입력을 처리하여 그래프를 동적으로 업데이트하는 기능을 제공합니다. CustomJS를 사용하여 JavaScript 콜백 함수를 정의하고, 해당 함수를 특정 이벤트에 연결할 수 있습니다.

    from bokeh.models import CustomJS, Slider
  
    slider = Slider(start=0, end=10, value=5, step=0.1, title='Value')
    callback = CustomJS(code="""
        // 사용자 입력 처리 로직
        // ...
    """)
    slider.js_on_change('value', callback)
  

• 인터랙티브한 보고서 생성: Bokeh을 사용하여 데이터 시각화 및 인터랙티브한 보고서를 생성할 수 있습니다. bokeh.models.widgets 모듈을 사용하여 텍스트, 표, 그래프 등 다양한 요소를 결합할 수 있습니다.

    from bokeh.models.widgets import Div, DataTable, DateFormatter, NumberFormatter, SelectEditor
  
    # 텍스트 요소 생성
    title = Div(text="<h1>인터랙티브 보고서</h1>")
  
    # 테이블 요소 생성
    format = NumberFormatter(format="0,0.00")
    columns = [TableColumn(field='name', title='이름'), TableColumn(field='age', title='나이', formatter=format)]
    data_table = DataTable(source=source, columns=columns, editable=True, width=400, height=200, index_position=-1)
  
    # 그래프 요소 생성
    plot = figure(...)
    # ...
  
    # 레이아웃 생성 및 추가
    layout = column(title, data_table, plot)
    curdoc().add_root(layout)
  

Bokeh을 사용하여 데이터 시각화를 더욱 효과적으로 수행하고 사용자 인터페이스를 개선할 수 있습니다. 이 문서에서 소개한 기능들을 사용하여 Bokeh의 잠재력을 최대한 활용해보세요!

참고 문서: Bokeh 공식 문서