Bokeh는 Python 기반의 대화형 시각화 라이브러리로, 웹 브라우저에서 직접적으로 시각화 결과물을 확인할 수 있습니다. 특히 분산 데이터를 시각화하기에 용이한 도구로 알려져 있습니다. 이번 포스트에서는 Bokeh를 사용하여 분산 데이터를 시각화하는 방법에 대해서 알아보겠습니다.

Bokeh 설치

Bokeh를 사용하기 위해서는 먼저 Bokeh 라이브러리를 설치해야 합니다. 아래의 명령어를 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install bokeh

Bokeh 기본 개념

Bokeh에서는 figure 객체를 사용하여 시각화를 생성합니다. figure 객체는 웹 브라우저에 그릴 그래프의 속성과 설정을 정의하는 역할을 합니다. 각 그래프는 하나 이상의 glyph 객체로 구성되며, 각 glyph는 시각화될 데이터를 나타내는 역할을 합니다.

분산 데이터 시각화

다음은 Bokeh를 사용하여 분산 데이터를 시각화하는 간단한 예시입니다.

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.palettes import Turbo256
from bokeh.transform import factor_cmap
import pandas as pd

# 데이터를 로드합니다.
data = pd.read_csv("data.csv")

# 데이터를 Bokeh의 ColumnDataSource 형식으로 변경합니다.
source = ColumnDataSource(data)

# figure 객체를 생성합니다.
p = figure(x_axis_label='X', y_axis_label='Y')

# 분산 데이터를 scatter plot으로 시각화합니다.
p.scatter(x='x_column', y='y_column', source=source, 
          line_color=factor_cmap('group_column', Turbo256, len(data['group_column'].unique())))

# 그래프를 표시합니다.
show(p)

위의 예시 코드에서는 data.csv 파일에서 데이터를 로드하고, x_column과 y_column을 x축과 y축으로 설정하여 scatter plot을 생성합니다. 또한 group_column을 그룹으로 나누어 각 그룹별로 색상을 다르게 표현하도록 설정하였습니다.

Bokeh를 사용하여 분산 데이터를 시각화하면 데이터 간의 패턴이나 관계를 쉽게 파악할 수 있으며, 인터랙티브한 기능을 통해 상세한 분석이 가능합니다.

결론

Bokeh는 Python에서 분산 데이터를 시각화하기 위한 강력한 도구입니다. 이번 포스트에서는 Bokeh를 사용하여 분산 데이터를 시각화하는 방법을 알아보았습니다. Bokeh의 활용법에 대해 좀 더 알고 싶다면 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.

참고: Bokeh 공식 문서