Python에서 Bokeh를 사용한 데이터 시각화

대화형 그래프

Bokeh를 사용하면 사용자가 확대/축소, 이동 및 마우스 커서를 올려놓는 등의 기능을 통해 데이터를 더욱 자세히 탐색할 수 있는 대화형 차트를 만들 수 있습니다. 더 심층적인 분석과 데이터 연구를 위해서든, 아니면 단순히 공개적으로 이용 가능한 데이터를 그래프로 나타내고 싶을 때든, 이러한 상호작용 기능은 필수적입니다.

고품질 영상

Bokeh는 출판 및 프레젠테이션에 적합한 시각적으로 뛰어난 고품질 시각화 자료를 제작합니다. 이 이미지들은 교육적이면서도 미적으로 보기 좋도록 제작되었습니다.

맞춤 설정

Bokeh는 다양한 플롯 사용자 지정 옵션을 제공합니다. 그래프 요소, 색상, 레이블 및 기타 기능은 모두 사용자가 조정할 수 있으므로 맞춤형으로 정확한 화면을 표시할 수 있습니다.

서버 측 상호작용

Bokeh에는 동적 대시보드와 온라인 앱을 만들 수 있는 통합 Bokeh 서버가 포함되어 있습니다. 이 기능은 실시간 데이터 스트리밍 및 업데이트를 지원하므로 동적 데이터 시각화 요구 사항에 매우 적합합니다.

웹 기술과의 통합

Bokeh 시각화는 독립형 HTML 파일로 내보내거나 웹 앱에 통합할 수 있습니다. 이러한 연결을 통해 인터넷에서 인터랙티브 시각화를 간편하게 공유할 수 있습니다.

위젯 및 레이아웃

Bokeh는 복잡한 레이아웃과 드롭다운 메뉴, 슬라이더와 같은 대화형 위젯 제작을 지원하여 정교한 데이터 대시보드와 앱을 만들 수 있도록 합니다.

대규모 데이터셋 처리

Bokeh는 대규모 데이터 세트를 효과적으로 처리할 수 있습니다. 방대한 양의 데이터에서도 효율적인 렌더링 알고리즘을 활용하여 시각화의 반응성과 상호작용성을 유지합니다.

Bokeh를 설치하세요

먼저 Bokeh 라이브러리를 설치해야 합니다. Pip을 사용하면 설치할 수 있습니다.

pip install bokeh

pip install bokeh

보케 라이브러리 가져오기

Bokeh를 설치한 후에는 Bokeh에서 필요한 부품을 가져와야 합니다.

from bokeh.plotting import figure, output_file, show

from bokeh.plotting import figure, output_file, show

데이터를 준비하고 그래프를 생성합니다.

시각화를 위해 정보를 준비하세요. 이 데이터는 Pandas DataFrames, NumPy 배열 또는 목록으로 표시될 수 있습니다. Bokeh의 figure 함수는 새로운 플롯을 만드는 데 사용할 수 있습니다. 그래프 사용자 지정에는 그래프의 레이블, 제목 및 기타 세부 정보 변경이 포함됩니다.

# 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')

렌더러 추가

데이터를 시각화하려면 그래프에 선, 원, 막대 등의 렌더러를 추가하세요.

# 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)

출력 구성

그래프를 표시할 위치를 지정하십시오. 본문 내에서 바로 보거나 파일로 내보낼 수 있습니다.

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

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

그래프를 보여주세요

표시 기능을 사용하여 보케 플롯을 렌더링합니다.

# Show the plot
show(p)

# Show the plot
show(p)

IronPDF 란 무엇인가요?

pip install ironpdf

pip install ironpdf

보케 차트가 포함된 PDF 문서 생성

Bokeh를 활용하여 차트를 만드세요. 이를 설명하기 위해 간단한 선 그래프를 만들어 보겠습니다.

# 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.")

여기서는 먼저 Bokeh에 필요한 함수들을 가져옵니다. 플롯에 사용할 샘플 데이터 값을 설정하고, 축 레이블과 제목이 포함된 Bokeh 그림을 생성합니다. 그런 다음 우리는 플롯에 선 렌더러를 추가하기 위해 p.line()를 사용합니다. Bokeh에서 output_file() 함수를 가져와 플롯의 HTML 표현을 위한 출력 파일 이름을 지정합니다.

다음으로 IronPDF에서, HTML 파일을 PDF로 렌더링하는 데 사용되는 ChromePdfRenderer 클래스를 가져옵니다. IronPDF 렌더러를 인스턴스화하고 RenderHtmlFileAsPdf() 메서드를 사용하여 HTML 파일을 PDF로 변환합니다. 마지막으로, SaveAs() 메서드를 사용하여 생성된 PDF를 저장합니다.