ライブ環境でテストする
ウォーターマークなしで本番環境でテストしてください。
必要な場所でいつでも動作します。
完全に機能する製品
30日間のフル機能製品をお試しください。
数分で稼働させることができます。
24/5 テクニカルサポート
製品トライアル期間中にサポートエンジニアリングチームへの完全アクセス
PYTHON ヘルプ
Bokeh Python（開発者向けの仕組み）
更新済み 7月 1, 2024
Bokeh PythonをIronPDF for Pythonと統合することで、インタラクティブなビジュアライゼーションの作成と高品質なPDF出版物への埋め込みを簡単に実現できます。
簡単に共有およびオンラインアプリに埋め込むことができるBokehは、高品質でインタラクティブなインフォグラフィックを作成するための強力なPythonフレームワークです。 詳細なデータ分析とプレゼンテーションは、バブルチャート、ボックスプロット、エラーバー付きチャートのような複雑なグラフを作成することで大いに助けられます。
IronPDFは主に.NETライブラリですが、その機能を強化するために使用できます。 Bokehによる視覚的表現とIronPDFによるPDF生成の活用により、ユーザーは複雑で動的な視覚データを静的なPDFレポートに効果的に含めることができます。
Bokehで視覚化を作成し、これらのプロットを画像としてエクスポートし、次にIronPDFを使用してこれらの画像をPDFドキュメントに埋め込むことが、この統合手順を構成します。 この方法は、データサイエンティスト、アナリスト、および開発者が配布およびレビューが簡単な、総合的で美しいレポートを作成できるように、静的ドキュメント生成の最良の機能とインタラクティブなビジュアライゼーションを組み合わせています。
Bokeh Pythonとは何ですか？
Bokeh Python は、plotting インポート figure モジュールを使用して強力なプロットインターフェイスを提供し、ユーザーが広範なインタラクティブなデータ視覚化を作成することを可能にします。 その柔軟性はレイアウト管理にも及び、layouts インポート row と layouts インポート gridplot が複数プロットのシームレスな配置を容易にします。
インタラクティブなビジュアライゼーションライブラリとして現代のウェブブラウザ向けに最適化されているBokehは、ユーザーの操作に動的に反応する見事なボケプロットを描画します。 シンプルな折れ線グラフから複雑な棒グラフまで、Bokehはデータポイントを明確かつ正確に伝えるのに優れており、対話的なデータビジュアライゼーション、探索、プレゼンテーションのための貴重なツールとなります。
Bokehは、折れ線グラフ、棒グラフ、散布図、箱ひげ図、バブルチャート、エラーバー付きのグラフなど、幅広いプロットスタイルがあるため、さまざまなデータサイエンスおよび可視化の仕事に適しています。 このライブラリの高いカスタマイズ性により、ユーザーは色、ラベル、凡例などのプロット要素を変更して、視覚的に魅力的で教育的な画像を作成することができます。
インタラクティブプロット
Bokehを使用すると、ズーム、パン、およびホバーによってデータを詳細に探索できるインタラクティブなチャートを作成することが可能です。 より深い洞察やデータ研究、または公に利用可能なデータをプロットしたい場合でも、このインタラクティビティは不可欠です。
高品質なビジュアル
Bokehは、公開やプレゼンテーションに適した視覚的に美しく高品質なビジュアライゼーションを作成します。 これらの画像は、教育的であり、美的にも魅力的であることを目的としています。
カスタマイズション
Bokehは幅広い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、その他の機能はすべてユーザーによって調整可能であり、カスタマイズされ正確な表示を可能にします。
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。この機能は、リアルタイムのデータストリーミングや更新が可能なため、動的なデータビジュアライゼーションのニーズに最適です。
Web技術との統合
Bokehの可視化は、スタンドアロンのHTMLファイルとしてエクスポートするか、Webアプリに統合することができます。この接続により、インターネット上でインタラクティブな可視化を簡単に共有できます。
ウィジェットとレイアウト
Bokehは複雑なレイアウトやインタラクティブなウィジェットの作成を容易にします。 (ドロップダウンメニューやスライダーなど) 洗練されたデータダッシュボードやアプリを作成できる。
大規模データセットの処理
Bokeh を使用すれば、大規模なデータセットを効果的に処理することができます。 大量のデータがあっても、効果的なレンダリングアルゴリズムを使用して、可視化の応答性と対話性を維持します。
ボケPythonを作成して構成する
インストールからインタラクティブプロット生成まで、PythonでBokehをセットアップおよび構成するには複数のステップが必要です。
Bokehのインストール
最初に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 bokehBokehライブラリをインポート
Bokehをインストールした後、必要なパーツをBokehからインポートする必要があります。
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
PYTHON
データを準備してプロットを作成する
情報を可視化の準備を整える。 このデータは、Pandas DataFrame、NumPy 配列、またはリストとして提示される場合があります。 Bokehにおけるfigure関数は、新しいプロットを作成するために使用できます。 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の変更が含まれます。
# 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')
PYTHON
レンダラーを追加
データを描画するには、レンダラーを追加します (線、円、バーなど) プロットへ。
# Add a line renderer
p.line(x, y, legend_label="Line Example", line_width=2)
PYTHON
出力の設定
プロットの出力先を指定してください。 インラインで表示することも、ファイルにエクスポートすることもできます。
# Output to an HTML file
output_file("bokeh_plot.html")
PYTHON
プロットを表示
Bokehプロットをレンダリングするために、display関数を使用してください。
# Show the plot
show(p)
PYTHON
はじめに
Bokehを使用してインタラクティブなビジュアライゼーションを作成し、それを静止画像としてエクスポートし、次にこれらの画像を含むPDFドキュメントを作成することは、PythonでBokehをIronPDFと統合する際に含まれる手順です。 私たちは、PythonライブラリのIronPDFを利用してPDFドキュメントを作成します。
IronPDFとは何ですか？
強力なIronPDF Pythonライブラリを使用して、PDFファイルを作成、修正、および変換します。 プログラマーは既存のPDFを操作したり、HTMLをPDFに変換したり、PDFに関連するさまざまなプログラムベースのタスクを実行することができます。 IronPDFは、高品質なPDFドキュメントを作成するための柔軟かつユーザーフレンドリーな方法を提供します。これは、動的なPDF生成および処理を必要とするアプリケーションにとって有用なソリューションです。
HTMLをPDFに変換
IronPDFを使用して、HTML情報をPDFドキュメントに変換できます。 これは、最新のHTML5、CSS3、およびJavaScriptを活用して、Webコンテンツから視覚的に魅力的なPDF出版物を作成することを可能にします。
PDFの作成および編集
プログラムによって新しく作成されたPDFドキュメントには、テキスト、画像、テーブル、およびその他の素材を追加することができます。 IronPDFを使用すると、既存のPDFドキュメントを開いて編集できます。 PDFの内容を追加または変更したり、特定のセクションを削除したりすることができます。
高度なスタイリングとレイアウト
PDFのコンテンツをスタイルを設定するためにCSSを使用してください。 これは、複雑なレイアウト、フォント、色、その他のデザイン要素のサポートを含みます。 JavaScriptを使用して利用できるHTMLコンテンツをレンダリングすることにより、PDFファイルに動的な素材を作成します。
IronPDF をインストール
Pipを使用してIronPDFをインストールできます。 インストールするには、以下のコマンドを使用してください:
pip install ironpdfBokehチャートを使用してPDFドキュメントを生成する
Bokehを利用してチャートを作成する。 これを説明するために基本的な折れ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
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 Renderers
p.line(x, y, legend_label="Line Example", line_width=2)
# Configure Output
output_file("bokeh_plot.html")
# Create a PDF document
iron_pdf = ChromePdfRenderer()
# Add HTML content to the PDF (you can also add text, CSS, or JavaScript)
pdf = iron_pdf.RenderHtmlFileAsPdf("bokeh_plot.html")
# Save the PDF document
pdf.SaveAs("BokehPlot.pdf")
print("PDF document generated successfully.")
PYTHON
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設定し、軸ラベルとタイトルが付いたBokeh図を作成します。 次に、p.line()プロットにラインレンダラーを追加するには。 Bokeh のoutput_file()以下のコンテンツを日本語に翻訳してください：
` BokehチャートをHTMLファイルまたは画像としてエクスポートするためのメソッド (例えば、PNG).
output_file()`関数はBokehからインポートされます。 Bokehチャートは、指定されたファイル名を使用してHTMLファイルとしてエクスポートすることもできます。 IronPDFを使用してPDFドキュメントを作成し、エクスポートされたBokehチャートをそこに挿入します。
IronPDFから、ChromePdfRendererクラスをインポートします。 新しいIronPDFインスタンスを起動します。 以下のコードを使用して、HTMLファイルをPDFに変換します。
RenderHtmlFileAsPdf を使用(), エクスポートされたBokehチャートのHTMLファイルをPDFドキュメントに追加します。 最後に、SaveAs`()以下の操作でPDFドキュメントを保存します。
結論
結論として、Bokeh PythonとIronPDFは直接統合されていませんが、Bokehのチャートを画像としてエクスポートし、それをIronPDFを使用してPDFドキュメントに埋め込むことで、同様の機能を実現することができます。 IronPDFはPythonにPDFドキュメントを作成するためのプログラム機能を提供する一方で、Bokehは動的で目を引くチャートを作成するための強力なツールを提供します。
以下の指示に従うことで、BokehチャートをPDFレポートやドキュメントに簡単に追加できます。 これにより、データ駆動の洞察がより効果的に提示および伝達されるように、動的なインタラクティブデータビジュアライゼーションを備えた、詳細で美的に優れたテキストを作成することが可能になります。
IronPDFやIron Softwareの製品を開発スタックに含めることで、お客様やエンドユーザーに対して、機能豊富で高品質なソフトウェアソリューションを提供することができます。 さらに、これはプロセスとプロジェクトの最適化に役立ちます。
詳細なドキュメント、アクティブなコミュニティ、定期的な更新が揃っているIronPDFは、手元に持っておくべき素晴らしいツールです。 IronPDFは無料トライアルを提供しており、価格は$749から始まりますので、この製品を最大限に活用し続けることができます。 Iron Softwareは、現代のソフトウェア開発プロジェクトにおいて信頼できるパートナーです。
< 以前
Plotly Python（開発者のための仕組み）
Plotly Python（開発者のための仕組み）
