Bokeh은 파이썬으로 만들어진 인터랙티브 시각화 라이브러리로, 웹 브라우저 상에서 구동되는 시각화 도구입니다. Bokeh을 사용하면 다양한 유형의 데이터를 쉽고 효과적으로 시각화할 수 있습니다. 이 튜토리얼은 Bokeh의 기본 기능부터 고급 기능까지 배울 수 있는 자료를 제공합니다.

목차

1. Bokeh 소개
2. Bokeh 설치
3. Bokeh의 기본 문법
4. Bokeh에서의 데이터 시각화
5. Bokeh의 고급 시각화 기능

1. Bokeh 소개

Bokeh은 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공하며, 웹 상에서 상호 작용이 가능한 시각화를 생성할 수 있습니다. Bokeh은 다양한 종류의 차트, 그래프, 플롯을 지원하며 HTML, JavaScript, CSS 등 웹 표준 기술을 사용하여 구현되어 있습니다.

2. Bokeh 설치

Bokeh을 사용하기 위해서는 파이썬 환경에서 해당 라이브러리를 설치해야 합니다. 아래와 같이 pip 명령어를 사용하여 Bokeh 라이브러리를 설치할 수 있습니다.

pip install bokeh

3. Bokeh의 기본 문법

Bokeh은 파이썬 코드를 사용하여 시각화를 생성합니다. Bokeh의 기본 문법은 매우 간단하며, figure 객체를 생성한 후 다양한 시각화 요소를 추가하는 방식으로 코드를 작성합니다. 예를 들어, 아래의 코드는 선 그래프를 생성하는 예제입니다.

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.io import output_notebook

output_notebook()

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 2, 4, 5]

p = figure(title="Line Plot", x_axis_label="X", y_axis_label="Y")
p.line(x, y, legend_label="Line", line_width=2)

show(p)

4. Bokeh에서의 데이터 시각화

Bokeh을 사용하면 다양한 종류의 데이터를 시각화할 수 있습니다. Bokeh은 시계열 데이터, 카테고리 데이터, 공간 데이터 등 다양한 유형의 데이터를 지원합니다. 예를 들어, 아래는 막대 그래프를 생성하는 예제입니다.

from bokeh.plotting import figure, show
import pandas as pd

data = {'categories': ['A', 'B', 'C', 'D'],
        'values': [4, 7, 1, 9]}

df = pd.DataFrame(data)
df = df.sort_values('values')

p = figure(x_range=df['categories'], title="Bar Chart", x_axis_label="Categories", y_axis_label="Values")
p.vbar(x=df['categories'], top=df['values'], width=0.5)

show(p)

5. Bokeh의 고급 시각화 기능

Bokeh은 고급 시각화 기능을 제공하여 더욱 다양하고 복잡한 시각화를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 아래는 히트맵을 생성하는 예제입니다.

from bokeh.plotting import figure, show
import numpy as np

data = np.random.rand(10, 10)

p = figure(title="Heatmap")
p.image(image=[data], x=0, y=0, dw=10, dh=10, palette="Viridis256")

show(p)

Bokeh을 사용하여 데이터를 시각화하는 방법에 대한 자세한 내용은 Bokeh 공식 문서를 참조하십시오. Bokeh을 사용하면 데이터를 인터랙티브하게 탐색하고 시각화할 수 있으며, 다양한 시각화 요소를 결합하여 멋진 시각화를 생성할 수 있습니다.

이 튜토리얼에서는 Bokeh의 기본적인 사용법과 몇 가지 예제를 살펴보았습니다. Bokeh을 사용하여 본인의 데이터를 시각화하는 새로운 방법을 찾아보세요!