음식 섭취 데이터를 시각화해야 하는 경우 Bokeh를 사용하여 멋진 그래프를 만들 수 있습니다. Bokeh는 Python 기반의 데이터 시각화 라이브러리로, 웹 기반으로 대화형 그래프를 생성할 수 있습니다. 이번 예제에서는 Bokeh를 사용하여 음식 섭취 데이터를 시각화하는 방법을 알아보겠습니다.

Bokeh 설치하기

먼저 Bokeh를 설치해야 합니다. 아래의 명령을 사용하여 pip를 통해 Bokeh를 설치할 수 있습니다.

pip install bokeh

데이터 준비하기

음식 섭취 데이터를 시각화하기 위해 예제 데이터를 사용하겠습니다. 아래의 데이터를 food_intake.csv 파일에 저장합니다.

date,calories,protein,carbs,fat
2020-01-01,2200,100,250,80
2020-01-02,1800,90,200,60
2020-01-03,2400,120,300,90
2020-01-04,2000,100,240,70
2020-01-05,2100,95,230,75

Bokeh로 그래프 그리기

Bokeh를 사용하여 데이터를 시각화하는 방법은 매우 간단합니다. 아래의 예제 코드를 사용하여 음식 섭취 데이터를 선 그래프로 표현해 봅시다.

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.io import output_notebook
import pandas as pd

# 데이터 불러오기
data = pd.read_csv('food_intake.csv')

# Bokeh 준비
output_notebook()

# 그래프 생성
p = figure(x_axis_type='datetime', width=800, height=400)
p.line(data['date'], data['calories'], line_color='blue', legend_label='Calories')
p.line(data['date'], data['protein'], line_color='green', legend_label='Protein')
p.line(data['date'], data['carbs'], line_color='yellow', legend_label='Carbs')
p.line(data['date'], data['fat'], line_color='red', legend_label='Fat')

show(p)

위의 코드는 food_intake.csv 파일에서 데이터를 불러와 x축을 날짜로, y축을 칼로리, 단백질, 탄수화물, 지방으로 설정한 그래프를 생성합니다. line 함수는 각각의 데이터에 대한 선 그래프를 생성하며, legend_label을 사용하여 범례를 추가합니다. show 함수를 사용하여 그래프를 렌더링합니다.

데이터 시각화 결과

아래는 위의 코드를 실행한 결과입니다.

결론

Bokeh는 Python을 사용하여 데이터 시각화를 할 때 강력한 도구입니다. 이번 예제에서는 Bokeh를 사용하여 음식 섭취 데이터를 시각화하는 방법을 알아보았습니다. Bokeh를 사용하면 웹 기반으로 상호작용하는 그래프를 만들 수 있으며, 다양한 기능을 통해 데이터를 직관적으로 이해할 수 있습니다.