Bokeh는 파이썬 기반의 데이터 시각화 라이브러리로, 공간 데이터를 시각화하는 데에도 매우 유용합니다. 이번 블로그 포스트에서는 Bokeh를 사용하여 공간 데이터 분석 결과를 시각화하는 방법을 알아보겠습니다.

1. Bokeh 설치

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

pip install bokeh

2. 공간 데이터 불러오기

Bokeh를 사용하여 공간 데이터를 시각화하려면, 먼저 데이터를 불러와야 합니다. 일반적으로는 GeoJSON 형식의 공간 데이터를 사용하지만, 다른 형식의 데이터도 지원됩니다.

from bokeh.io import show
from bokeh.models import GeoJSONDataSource
from bokeh.plotting import figure

# GeoJSON 데이터 불러오기
with open('data.json') as f:
    data = json.load(f)

# GeoJSONDataSource 생성
geo_source = GeoJSONDataSource(geojson=json.dumps(data))

위의 코드에서 data.json은 불러올 GeoJSON 파일의 경로입니다.

3. 지도 시각화하기

데이터를 불러왔으면, 이제 Bokeh를 사용하여 지도를 시각화할 수 있습니다. figure 함수를 사용하여 시각화를 위한 빈 그림판을 생성한 후, patches 또는 multi_polygons 함수를 사용하여 지리적 데이터를 그립니다.

# 빈 그림판 생성
p = figure()

# 지리적 데이터 그리기
p.patches('xs', 'ys', source=geo_source)

# 그림판 출력
show(p)

위의 코드는 patches 함수를 사용한 예시입니다. 만약 다중 폴리곤을 그리고 싶다면 multi_polygons 함수를 사용하면 됩니다.

4. 추가적인 시각화 설정

Bokeh를 사용하여 시각화를 할 때, 그림판의 배경색, 축 범위 등의 설정을 할 수 있습니다.p 객체의 속성을 설정하여 원하는 설정을 적용할 수 있습니다.

p.background_fill_color = 'lightgray'
p.x_range = (0, 10)
p.y_range = (0, 10)

위의 코드에서는 그림판의 배경색을 ‘lightgray’로, x축과 y축의 범위를 각각 0에서 10으로 설정하는 예시입니다.

5. 결과 출력하기

위의 과정을 거쳐 다양한 시각화 설정을 적용한 후, 최종 결과를 웹 브라우저에서 확인하고 싶다면 show 함수를 호출하여 결과를 출력할 수 있습니다.

show(p)

위의 코드는 그림판 p의 내용을 웹 브라우저에서 확인하는 예시입니다.

이처럼 Bokeh를 활용하여 공간 데이터를 시각화하는 것은 매우 간단합니다. Bokeh의 다양한 기능과 설정을 활용하면, 보다 직관적이고 효과적인 공간 데이터 시각화를 할 수 있습니다. Bokeh 공식 문서에서 더 많은 정보와 예제를 확인할 수 있으니 참고하기 바랍니다.