이 블로그 포스트에서는 Python의 Bokeh 라이브러리를 사용하여 건강 지수 분석 결과를 시각화하는 방법을 알아보겠습니다.

Bokeh란?

Bokeh는 Python으로 작성된 대화형 웹 기반 시각화 라이브러리입니다. Bokeh를 사용하면 사용자가 데이터를 탐색하고 가시화하는 동안 인터랙티브한 환경을 제공할 수 있습니다.

건강 지수 데이터 준비하기

건강 지수 데이터를 시각화하기 위해 먼저 필요한 데이터를 준비해야 합니다. 예를 들어, 키, 몸무게, 혈압 등과 같은 건강 지표를 포함하는 CSV 파일을 사용할 수 있습니다. 데이터를 적절하게 정제하고 필요한 형식으로 변환하는 것이 중요합니다.

Bokeh 설치하기

Bokeh를 설치하기 위해 다음 명령어를 사용하세요:

pip install bokeh

Bokeh를 사용하여 건강 지수 시각화하기

Bokeh를 사용하여 건강 지수를 시각화하는 방법은 다양합니다. 한 예로, Scatter plot을 사용하여 키와 몸무게 간의 상관관계를 탐색할 수 있습니다. 다음은 Bokeh를 사용하여 Scatter plot을 그리는 간단한 예제 코드입니다:

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

# 데이터 준비
heights = [160, 170, 165, 175, 180]
weights = [60, 70, 65, 75, 80]

# 출력 파일 설정
output_file("scatter_plot.html")

# 플롯 생성
p = figure(title="건강 지수 - 키와 몸무게", x_axis_label='Height', y_axis_label='Weight')

# 데이터 추가
p.circle(heights, weights, size=10, color='blue')

# 그래프 출력
output_notebook()
show(p)

결과 시각화

위 코드를 실행하면 브라우저에서 Scatter plot이 나타납니다. 각 점은 키와 몸무게를 나타내며, 점의 위치는 해당 값의 관계를 보여줍니다.

Bokeh를 사용하면 많은 시각화 기능을 활용할 수 있습니다. Scatter plot 외에도 막대 그래프, 선 그래프, 히스토그램 등 다양한 시각화 방식을 사용할 수 있습니다.

결론

이 블로그 포스트에서는 Bokeh를 사용하여 건강 지수를 분석하고 시각화하는 방법을 살펴보았습니다. Bokeh는 Python을 사용하여 데이터 분석 및 시각화 작업을 수행하는 데 매우 유용한 도구입니다. 건강 데이터를 분석하고 시각화할 때 Bokeh를 사용해 보세요.