[python] Bokeh를 이용한 지도 시각화
Bokeh는 파이썬 기반의 데이터 시각화 도구로서, 지도 시각화에도 활용될 수 있습니다. 이번 포스트에서는 Bokeh를 이용하여 지도를 시각화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
Bokeh 설치
먼저 Bokeh를 설치해야 합니다. pip를 이용하여 아래의 명령어를 실행하면 Bokeh를 설치할 수 있습니다.
pip install bokeh
필요한 라이브러리 import하기
지도 시각화에 필요한 라이브러리를 import해야 합니다. 아래의 코드를 사용하여 필요한 라이브러리를 import합니다.
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.tile_providers import get_provider
from bokeh.io import output_notebook
데이터 준비
지도 시각화를 위해 필요한 데이터를 준비해야 합니다. 예를 들어, 위도(latitude)와 경도(longitude) 데이터를 가진 데이터프레임이 있다고 가정해보겠습니다.
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'latitude': [37.5665, 35.6895, 40.7128],
'longitude': [126.9780, 139.6917, 74.0060]})
지도 생성과 마커 표시
Bokeh를 이용하여 지도를 생성하고, 데이터의 위치에 마커를 표시해보겠습니다.
# 지도 생성
p = figure(x_range=(data['longitude'].min() - 1, data['longitude'].max() + 1),
y_range=(data['latitude'].min() - 1, data['latitude'].max() + 1),
x_axis_type="mercator", y_axis_type="mercator")
# 배경 타일 설정
tile_provider = get_provider('CARTODBPOSITRON')
p.add_tile(tile_provider)
# 데이터의 위치에 마커 표시
p.circle(x=data['longitude'], y=data['latitude'], size=10, color='red', alpha=0.7)
# 지도 출력
output_notebook()
show(p)
위의 코드를 실행하면, 데이터의 위치에 마커가 표시된 지도가 출력됩니다.
결론
이렇게 Bokeh를 이용하여 지도를 시각화할 수 있습니다. Bokeh의 다양한 기능과 설정을 활용하여 지도 시각화를 더 다양하게 표현할 수 있으니, 자세한 내용은 Bokeh 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.