Bokeh는 파이썬으로 작성된 대화형 시각화 라이브러리로, 문화 예술 데이터를 시각화하는 데 매우 유용합니다. Bokeh는 다양한 종류의 차트와 플롯을 제공하며, 사용자가 데이터와 상호 작용할 수 있는 대화형 요소를 포함할 수 있습니다.

Bokeh 설치

Bokeh를 사용하기 전에 먼저 설치해야 합니다. 파이썬 패키지 관리자인 pip를 사용하여 Bokeh를 설치할 수 있습니다.

pip install bokeh

기본적인 차트 그리기

Bokeh를 사용하여 문화 예술 데이터를 시각화하는 방법은 간단합니다. 먼저, 필요한 모듈을 가져와야 합니다.

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

그런 다음 데이터를 준비하고, figure 함수를 사용하여 그림을 생성합니다.

output_notebook()  # Jupyter Notebook에서 그림을 표시하기 위해 필요

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 2, 4, 5]

p = figure(title="문화 예술 데이터", x_axis_label='X 축', y_axis_label='Y 축')
p.line(x, y, legend_label="data", line_width=2)

show(p)

위의 코드는 기본적인 선 그래프를 그리는 예제입니다. line 함수를 사용하여 데이터를 선으로 연결하고, figure 객체에 그릴 그래프의 제목 및 축 레이블을 설정할 수 있습니다. show 함수를 사용하여 그림을 표시합니다.

대화형 요소 추가하기

Bokeh의 가장 큰 장점 중 하나는 사용자와의 상호 작용이 가능한 대화형 요소를 추가할 수 있다는 점입니다. 예를 들어, 데이터를 인터랙티브하게 필터링하거나, 마우스 이벤트에 따라 동적으로 그림을 변경하는 등 다양한 기능을 추가할 수 있습니다.

from bokeh.models import Slider

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 2, 4, 5]

p = figure(title="문화 예술 데이터", x_axis_label='X 축', y_axis_label='Y 축')
p.line(x, y, legend_label="data", line_width=2)

# 슬라이더 추가
slider = Slider(title="데이터 필터", start=0, end=10, step=1, value=0)

show(p)

위의 예제 코드는 슬라이더를 추가하는 방법을 보여줍니다. Slider 클래스를 사용하여 슬라이더를 생성하고, title 속성을 통해 슬라이더의 제목을 설정할 수 있습니다.

참고 자료

• Bokeh 공식 문서: https://docs.bokeh.org
• Bokeh 예제 갤러리: https://docs.bokeh.org/en/latest/docs/gallery.html

Bokeh를 사용하여 문화 예술 데이터를 시각화하면 훨씬 직관적으로 데이터를 이해할 수 있습니다. Bokeh의 다양한 기능을 활용하여 데이터 시각화의 질과 효과를 향상시킬 수 있습니다.