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bokehशुरुआत बोकेह से हो रही है


टिप्पणियों

बोकेह एक पायथन इंटरएक्टिव विज़ुअलाइज़ेशन लाइब्रेरी है जो प्रस्तुति के लिए आधुनिक वेब ब्राउज़र को लक्षित करता है। इसका लक्ष्य D3.js की शैली में उपन्यास ग्राफिक्स के सुरुचिपूर्ण, संक्षिप्त निर्माण प्रदान करना है, और इस क्षमता को बहुत बड़े या स्ट्रीमिंग डेटासेट पर उच्च-प्रदर्शन अन्तरक्रियाशीलता के साथ विस्तारित करना है।

बोकेह किसी की भी मदद कर सकता है जो जल्दी और आसानी से इंटरैक्टिव प्लॉट, डैशबोर्ड और डेटा एप्लिकेशन बनाना चाहता है।

नमस्ते दुनिया

Bokeh का उपयोग करने के लिए आपको bokeh सर्वर लॉन्च करना होगा और ब्राउज़र का उपयोग करके इसे कनेक्ट करना होगा। हम इस उदाहरण स्क्रिप्ट ( hello_world.py ) का उपयोग करेंगे:

from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.io import curdoc

def modify_doc(doc):
    """Add a plotted function to the document.

    Arguments:
        doc: A bokeh document to which elements can be added.
    """
    x_values = range(10)
    y_values = [x ** 2 for x in x_values]
    data_source = ColumnDataSource(data=dict(x=x_values, y=y_values))
    plot = figure(title="f(x) = x^2",
                  tools="crosshair,pan,reset,save,wheel_zoom",)
    plot.line('x', 'y', source=data_source, line_width=3, line_alpha=0.6)
    doc.add_root(plot)
    doc.title = "Hello World"

def main():
    modify_doc(curdoc())
    
main()
 

इसे लॉन्च करने के लिए आपको कमांड लाइन पर बोकेह को निष्पादित करना होगा और सर्वर को लॉन्च करने के लिए serve कमांड का उपयोग करना होगा:

$ bokeh serve --show hello_world.py
 

--show पैरामीटर bokeh को ब्राउज़र विंडो खोलने और hello_world.py में परिभाषित दस्तावेज़ दिखाने के लिए कहता है।

बोके स्थापित करना

स्थापना पर बोकेज़ डॉक्स

बोके पायथन पर चलता है, इसमें निम्न निर्भरताएँ हैं;

NumPy, Jinja2, Six, Requests, Tornado >= 4.0, PyYaml, DateUtil

यदि आप पायथन 2.7 के साथ स्थापित करने की योजना बनाते हैं, तो आपको future की भी आवश्यकता future

वे सभी एनाकोंडा पायथन वितरण के साथ आते हैं। जिसे आप मुफ्त में डाउनलोड और इंस्टॉल कर सकते हैं।

एक बार जब आप अपनी मशीन पर एनाकोंडा स्थापित कर लेते हैं तो आप मैक पर विंडोज या टर्मिनल पर cmd.exe में निम्नलिखित चला सकते हैं:

conda install bokeh
 

यदि आपके पास पहले से ही पायथन का संस्करण है तो आप मैक पर विंडोज या टर्मिनल पर cmd.exe में निम्नलिखित को चला सकते हैं:

pip install bokeh
 

कई उदाहरणों के लिए बोकेह क्विक स्टार्ट गाइड की जांच करना सुनिश्चित करें।

Jupyter नोटबुक में Bokeh का उपयोग करना

यहाँ एक सरल उदाहरण है कि बोके को जुपिटर नोटबुक में कैसे उपयोग किया जाए:

import numpy as np
from bokeh.plotting import figure
# Make Bokeh Push push output to Jupyter Notebook.
from bokeh.io import push_notebook, show, output_notebook
from bokeh.resources import INLINE
output_notebook(resources=INLINE)

# Create some data.
x = np.linspace(0,2*np.pi,20)
y = np.sin(x)

# Create a new plot with a title and axis labels
p = figure(title="Simple Line Plot in Bokeh", x_axis_label='x', y_axis_label='y')

# Add a line renderer with legend and line thickness
p.line(x, y, legend="Value", line_width=3)

# Show the results
show(p)