Bokeh은 Python으로 작성된 대화형 시각화 라이브러리로, 다양한 종류의 그래프와 차트를 생성할 수 있습니다. Bokeh의 강력한 기능 중 하나는 그래프에 대한 데이터 동기화 및 관리입니다. 이 기능을 통해 그래프에서 데이터를 업데이트하고 동적으로 시각화할 수 있습니다. 이 블로그 포스트에서는 Bokeh를 사용하여 그래프 내부 데이터를 동기화하고 관리하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

Bokeh 그래프 생성하기

먼저, Bokeh을 사용하여 그래프를 생성하는 방법부터 살펴보겠습니다. 다음과 같은 코드로 Bokeh을 설치하고 간단한 선 그래프를 생성할 수 있습니다.

# 필요한 패키지 가져오기
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.io import output_notebook

# 출력을 노트북에 표시하기 위한 설정
output_notebook()

# 그래프 객체 생성
p = figure(title="간단한 선 그래프", x_axis_label="X", y_axis_label="Y")

# 데이터 포인트 추가
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
p.line(x, y)

# 그래프 표시
show(p)

위 코드를 실행하면 노트북에 선 그래프가 표시됩니다. 이제 그래프의 내부 데이터를 동적으로 업데이트하는 방법을 알아보겠습니다.

그래프 데이터 동기화하기

Bokeh은 그래프에 대한 데이터를 업데이트하는 데 도움이되는 다양한 함수와 속성을 제공합니다. 예를 들어, .data_source 속성을 사용하여 그래프의 데이터를 업데이트 할 수 있습니다. 다음 예제에서는 선 그래프의 데이터를 업데이트하는 방법을 보여줍니다.

from bokeh.models import ColumnDataSource

# 데이터 포인트 초기화
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# ColumnDataSource 객체 생성
source = ColumnDataSource(data=dict(x=x, y=y))

# 그래프 객체 생성
p = figure(title="간단한 선 그래프", x_axis_label="X", y_axis_label="Y")

# 데이터 소스 설정
p.line('x', 'y', source=source)

# 그래프 표시
show(p)

# 데이터 업데이트
new_x = [1, 2, 3, 4, 5]
new_y = [10, 8, 6, 4, 2]

# ColumnDataSource 객체 업데이트
source.data = dict(x=new_x, y=new_y)

# 그래프 업데이트
show(p)

위 코드를 실행하면 처음에는 초기 데이터를 가진 선 그래프가 표시되고, 그 다음에는 업데이트된 데이터를 가진 선 그래프가 표시됩니다.

Bokeh을 사용하여 그래프의 데이터를 동적으로 업데이트하고 관리하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이를 통해 데이터 시각화의 유연성과 상호작용성을 높일 수 있습니다. Bokeh의 다양한 기능을 사용하여 원하는 그래프를 만들고 데이터를 업데이트해보세요!

더 많은 Bokeh 관련 정보를 찾으려면 Bokeh 공식 문서를 확인해보세요.