이 블로그 포스트에서는 Bokeh 라이브러리를 사용하여 환경 온도 데이터를 시각화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

Bokeh란?

Bokeh는 파이썬 기반의 인터랙티브 시각화 라이브러리로, 데이터 시각화에 특화되어 있습니다. Bokeh를 사용하면 웹 브라우저에서 인터랙티브하게 시각화된 차트나 그래프를 쉽게 생성할 수 있습니다.

데이터 준비하기

시각화할 환경 온도 데이터를 불러와야 합니다. 예를 들어, CSV 파일로 저장된 데이터를 불러와서 사용할 수 있습니다. 데이터는 시간대와 해당 시간대의 온도 값을 포함해야 합니다.

Bokeh 설치하기

먼저, Bokeh 라이브러리를 설치해야 합니다. 아래의 명령어를 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install bokeh

Bokeh로 환경 온도 데이터 시각화하기

다음은 Bokeh를 사용하여 환경 온도 데이터를 시각화하는 간단한 예제 코드입니다.

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import ColumnDataSource
import pandas as pd

# 데이터 로드
data = pd.read_csv('temperature_data.csv')

# Bokeh로 시각화
p = figure(title='Environment Temperature', x_axis_label='Time', y_axis_label='Temperature')

source = ColumnDataSource(data={'x': data['time'], 'y': data['temperature']})

p.line(x='x', y='y', source=source)

show(p)

위 코드는 ‘temperature_data.csv’ 파일에서 데이터를 로드하고, Bokeh의 figure 클래스를 사용하여 그래프를 만듭니다. line 메소드를 사용하여 데이터를 선으로 표시하고 show 함수로 그래프를 보여줍니다.

결과 확인하기

위 코드를 실행하면 웹 브라우저에서 인터랙티브한 그래프가 표시됩니다. x축은 시간대를 나타내고, y축은 온도 값을 나타냅니다.

결론

위 예제를 통해 Bokeh를 사용하여 환경 온도 데이터를 시각화하는 방법을 알아보았습니다. Bokeh는 파이썬의 강력한 시각화 도구로, 다양한 유형의 데이터를 직관적으로 시각화할 수 있습니다. Bokeh를 사용하면 데이터의 패턴이나 트렌드를 빠르게 파악할 수 있습니다. 더 많은 정보와 예제를 보고 싶다면, Bokeh 공식 문서를 참고해보세요.

• Bokeh 공식 문서: https://docs.bokeh.org

이상으로 Bokeh를 사용하여 환경 온도 데이터를 시각화하는 방법에 대해 알아보았습니다. 감사합니다!