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bokehbokeh 시작하기


비고

Bokeh는 프리젠 테이션을 위해 최신 웹 브라우저를 대상으로하는 Python 대화 형 시각화 라이브러리입니다. 그 목표는 D3.js 스타일의 우아하고 간결한 소설 그래픽을 제공하고 매우 큰 또는 스트리밍 데이터 세트에 대해 고성능 대화 형 기능으로이 기능을 확장하는 것입니다.

Bokeh는 대화 형 플롯, 대시 보드 및 데이터 응용 프로그램을 빠르고 쉽게 만들고 싶은 사람을 도울 수 있습니다.

안녕하세요 세계

bokeh를 사용하려면 bokeh 서버를 시작하고 브라우저를 사용하여 연결하십시오. 이 예제 스크립트 ( hello_world.py )를 사용합니다 :

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()
 

실행하려면 명령 줄에서 bokeh를 실행하고 serve 명령을 사용하여 서버를 시작해야합니다.

$ bokeh serve --show hello_world.py
 

--show 매개 변수는 bokeh에게 브라우저 창을 열고 hello_world.py 정의 된 문서를 표시하도록 지시합니다.

보케 설치하기

설치시 Bokeh의 문서

Bokeh는 Python에서 실행되며 다음 종속성을가집니다.

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

Python 2.7을 설치하려면 future 가 필요 future .

이 모든 것은 Anaconda Python Distribution 과 함께 제공됩니다. 무료로 다운로드하여 설치할 수 있습니다.

컴퓨터에 anaconda가 설치되면 Windows의 경우 cmd.exe 또는 Mac의 경우 터미널에서 다음을 실행하면됩니다.

conda install bokeh
 

이미 Python 버전이있는 경우 Windows의 경우 cmd.exe를, Mac의 경우 터미널에서 다음을 실행할 수 있습니다.

pip install bokeh
 

Bokeh 퀵 스타트 가이드 에서 몇 가지 예를 확인하십시오.

Jupyter Notebook에서 Bokeh 사용하기

다음은 Jupyter Notebook에서 Bokeh를 사용하는 방법에 대한 간단한 예입니다.

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)