Bokeh는 파이썬 기반의 데이터 시각화 라이브러리로, 풍부한 인터랙티브 시각화를 제공합니다. Bokeh를 사용하면 데이터를 시각적으로 탐색하고 이해하는 데 도움이 되는 다양한 차트와 그래프를 생성할 수 있습니다.

Bokeh의 특징

1. 인터랙티브 시각화

Bokeh는 인터랙티브한 시각화를 위한 다양한 도구를 제공합니다. 그래프를 마우스로 드래그하거나 확대/축소할 수 있고, 패닝과 줌인/줌아웃 기능도 제공합니다. 이를 통해 사용자는 데이터에 대해 더 깊이 있는 탐색을 할 수 있습니다.

2. 다양한 차트와 그래프

Bokeh는 선 그래프, 막대 그래프, 산점도, 히스토그램 등 다양한 종류의 차트와 그래프를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 데이터 유형과 패턴을 시각화할 수 있습니다. 또한, Bokeh는 다중 플롯과 서브플롯을 생성하는 기능도 제공합니다.

3. 웹 기반 시각화

Bokeh는 웹 기반의 시각화를 지원합니다. HTML, JavaScript, CSS 등 웹 기술을 사용하여 시각화를 구현하며, 웹 브라우저에서 동작합니다. 이를 통해 Bokeh로 생성한 시각화를 웹 페이지에 쉽게 통합할 수 있습니다.

4. 대용량 데이터 처리

Bokeh는 대용량의 데이터를 처리할 수 있는 기능을 제공합니다. 서버 기반의 방식으로 동작하며, 필요한 데이터만 서버와 통신하여 시각화를 업데이트합니다. 이를 통해 매우 큰 데이터셋에 대해도 빠른 속도로 시각화를 생성할 수 있습니다.

Bokeh의 사용 예

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

output_notebook()

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

# 그래프 생성
p = figure(title="Example Chart", x_axis_label='X', y_axis_label='Y')

# 선 그래프 추가
p.line(x, y, legend_label="Line", line_width=2)

# 그래프 출력
show(p)

위 예시는 Bokeh를 사용하여 선 그래프를 생성하는 간단한 예시입니다. 코드를 실행하면 Jupyter Notebook에서 그래프가 인라인으로 표시됩니다. 이처럼 Bokeh를 사용하여 다양한 차트와 그래프를 생성하고 웹 페이지에 통합할 수 있습니다.

더 많은 예시와 자세한 내용은 Bokeh 공식 문서를 참고해주세요.