Bokeh는 파이썬에서 데이터 시각화를 위한 강력한 라이브러리입니다. 이번 블로그 포스트에서는 Bokeh를 사용하여 심리학 실험 결과를 시각화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. Bokeh 설치

Bokeh를 사용하기 위해 먼저 설치해야 합니다. 파이썬의 패키지 관리자인 pip를 사용하여 간단히 설치할 수 있습니다.

pip install bokeh

2. 데이터 준비

분석할 실험 데이터를 준비해야 합니다. 예를 들어, 어떤 제품에 대한 사용자의 평가를 조사한 결과를 분석한다고 가정해보겠습니다. 데이터는 CSV 파일 형식으로 저장되어 있다고 가정하고, 이를 pandas를 사용하여 로드합니다.

import pandas as pd

data = pd.read_csv('experiment_results.csv')

3. 그래프 생성

Bokeh를 사용하여 그래프를 생성합니다. 예를 들어, 제품에 대한 사용자 평가 점수를 바 차트로 시각화하고 싶다면 다음과 같이 코드를 작성할 수 있습니다.

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

output_notebook()  # Jupyter Notebook에서 그래프를 출력하기 위한 설정

# 그래프 객체 생성
p = figure(x_range=data['product'], plot_height=400, title='제품 평가 결과')
p.vbar(x=data['product'], top=data['score'], width=0.9)

show(p)  # 그래프 출력

4. 그래프 개선

생성된 그래프를 개선하여 더 직관적이고 유용한 정보를 전달할 수 있습니다. 예를 들어, 그래프의 축 제목, 범례, 그리드 라인 등을 추가할 수 있습니다.

p.xaxis.axis_label = '제품'
p.yaxis.axis_label = '평가 점수'
p.legend.label_text_font_size = '10pt'
p.xgrid.visible = False

show(p)

5. 결과 해석

그래프를 통해 얻은 결과를 해석합니다. 예를 들어, 주어진 실험 결과에서 각 제품 별로 어떤 점수가 가장 높은지 비교해 볼 수 있습니다. 그래프를 통해 시각적으로 표현된 데이터를 분석하고 해석하는 작업이 중요합니다.

결론

이번 포스트에서는 Bokeh를 사용하여 심리학 실험 결과를 시각화하는 방법에 대해 알아보았습니다. Bokeh를 사용하면 다양한 그래프를 생성하고 개선할 수 있으며, 시각적으로 표현된 데이터를 해석하여 의미 있는 결과를 도출할 수 있습니다. Bokeh를 사용하여 본인의 데이터를 시각적으로 표현해보고 다양한 분석을 진행해보세요!

참고 자료

• Bokeh 공식 문서: https://docs.bokeh.org
• pandas 공식 문서: https://pandas.pydata.org