Pythonのデータ可視化にBokehを使用する

インタラクティブプロット

Bokehを使用すると、ユーザーがズーム、パン、ホバーすることでデータをより深く探索できるインタラクティブチャートを作成することができます。 より深いインサイトとデータ研究のため、または公開データを単にプロットしたい場合、このインタラクティビティは不可欠です。

高品質ビジュアル

Bokehは、発表とプレゼンテーションに適した視覚的に見事で高品質なビジュアライゼーションを作成します。 それらの画像は教育的で美的に心地よいことを意図しています。

カスタマイズ

Bokehはさまざまなプロットカスタマイズオプションを提供します。 プロット要素、色、ラベル、その他の特徴はすべてユーザーが調整でき、カスタマイズされた正確な表示が可能です。

サーバーサイドのインタラクティビティ

Bokehには統合されたBokehサーバーが付属しており、動的なダッシュボードやオンラインアプリを作成できます。この能力はリアルタイムのデータストリーミングと更新を可能にするため、動的なデータビジュアライゼーションニーズに最適です。

Web技術との統合

Bokehのビジュアライゼーションは単独HTMLファイルとしてエクスポートすることもでき、またWebアプリに統合することも可能です。この接続によりインタラクティブなビジュアライゼーションをインターネット上で共有することが簡単になります。

ウィジェットとレイアウト

Bokehは複雑なレイアウトとインタラクティブウィジェット（ドロップダウンメニューやスライダーなど）の作成を可能にし、洗練されたデータダッシュボードやアプリを製作することができます。

大規模データセットの取り扱い

Bokehは大規模なデータセットを効果的に取り扱うことができます。 大量のデータでも、効果的なレンダリングアルゴリズムを使ってビジュアライゼーションの応答性とインタラクティビティを維持します。

Bokehをインストールする

まずBokehライブラリをインストールする必要があります。これにはpipを使用できます。

pip install bokeh

pip install bokeh

Bokehライブラリのインポート

Bokehをインストールした後、Bokehから必要な部分をインポートする必要があります。

from bokeh.plotting import figure, output_file, show

from bokeh.plotting import figure, output_file, show

データを準備しプロットを作成する

ビジュアライゼーションのための情報を準備します。 このデータはPandasのDataFrames、NumPy配列、またはリストとして提示されるかもしれません。 Bokehのfigure関数は新しいプロットを作成するために使うことができます。 プロットのカスタマイズには、プロットのラベル、タイトル、およびその他の詳細を変更することが含まれます。

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

# Create a Bokeh figure
p = figure(title="Simple Bokeh Plot", x_axis_label='X-Axis', y_axis_label='Y-Axis')

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

# Create a Bokeh figure
p = figure(title="Simple Bokeh Plot", x_axis_label='X-Axis', y_axis_label='Y-Axis')

レンダラーを追加する

データを描くためにプロットにレンダラー（線、円、棒など）を追加します。

# Add a line renderer
p.line(x, y, legend_label="Line Example", line_width=2)

# Add a line renderer
p.line(x, y, legend_label="Line Example", line_width=2)

出力を設定する

プロットの望ましい出力位置を示します。 それはインラインで表示されたり、ファイルにエクスポートされたりできます。

# Output to an HTML file
output_file("bokeh_plot.html")

# Output to an HTML file
output_file("bokeh_plot.html")

プロットを表示する

Bokehプロットをレンダリングするために表示関数を使用します。

# Show the plot
show(p)

# Show the plot
show(p)

IronPDFとは何ですか？

pip install ironpdf

pip install ironpdf

BokehチャートでPDF文書を生成する

Bokehを利用してチャートを作成します。 これを説明するために基本的な線グラフを作成しましょう。

# Step 1: Import Bokeh Libraries
from bokeh.plotting import figure, output_file, show

# Step 2: Import the IronPDF library
from ironpdf import ChromePdfRenderer

# Prepare Your Data
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 2, 4, 5]

# Create a Plot
p = figure(title="Simple Bokeh Plot", x_axis_label='X-Axis', y_axis_label='Y-Axis')

# Add a line renderer to the plot
p.line(x, y, legend_label="Line Example", line_width=2)

# Configure output to an HTML file
output_file("bokeh_plot.html")

# Show the plot (optional)
show(p)

# Step 3: Instantiate a PDF renderer
iron_pdf = ChromePdfRenderer()

# Render HTML content to the PDF
pdf = iron_pdf.RenderHtmlFileAsPdf("bokeh_plot.html")

# Save the generated PDF to a file
pdf.SaveAs("BokehPlot.pdf")

print("PDF document generated successfully.")

# Step 1: Import Bokeh Libraries
from bokeh.plotting import figure, output_file, show

# Step 2: Import the IronPDF library
from ironpdf import ChromePdfRenderer

# Prepare Your Data
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 2, 4, 5]

# Create a Plot
p = figure(title="Simple Bokeh Plot", x_axis_label='X-Axis', y_axis_label='Y-Axis')

# Add a line renderer to the plot
p.line(x, y, legend_label="Line Example", line_width=2)

# Configure output to an HTML file
output_file("bokeh_plot.html")

# Show the plot (optional)
show(p)

# Step 3: Instantiate a PDF renderer
iron_pdf = ChromePdfRenderer()

# Render HTML content to the PDF
pdf = iron_pdf.RenderHtmlFileAsPdf("bokeh_plot.html")

# Save the generated PDF to a file
pdf.SaveAs("BokehPlot.pdf")

print("PDF document generated successfully.")

ここで、まずBokehの必要な関数をインポートします。プロットのサンプルデータ値を確立し、軸ラベルとタイトルを含むBokeh図を生成します。 p.line()を使用し、プロットに線レンダラーを追加します。 Bokehからoutput_file()関数をインポートして、プロットのHTML表現の出力ファイル名を指定します。

次に、IronPDFからHTMLファイルをPDFとしてレンダリングするChromePdfRendererクラスをインポートします。 IronPDFレンダラーをインスタンス化し、HTMLファイルをPDFに変換するためにRenderHtmlFileAsPdf()メソッドを使用します。 最後に、SaveAs()メソッドを使用して生成されたPDFを保存します。