Bokeh एक Python पैकेज है जो डेटा विज़ुअलाइज़ेशन में मदद करता है। यह एक ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट है। Bokeh अपने प्लॉट को HTML और JavaScript का उपयोग करके रेंडर करता है। यह इंगित करता है कि यह वेब-आधारित डैशबोर्ड के साथ काम करते समय उपयोगी है।
Bokeh डेटा स्रोत को JSON फ़ाइल में परिवर्तित करता है। इस फ़ाइल का उपयोग BokehJS के इनपुट के रूप में किया जाता है, जो एक JavaScript लाइब्रेरी है। यह BokehJS टाइपस्क्रिप्ट में लिखा गया है जो आधुनिक ब्राउज़र पर विज़ुअलाइज़ेशन रेंडर करने में मदद करता है।
Matplotlib और Seaborn स्थिर प्लॉट्स उत्पन्न करते हैं, जबकि Bokeh इंटरैक्टिव प्लॉट्स उत्पन्न करता है। इसका मतलब है कि जब उपयोगकर्ता इन प्लॉट्स के साथ इंटरैक्ट करता है, तो वे तदनुसार बदलते हैं।
प्लॉट्स को Flask या Django सक्षम वेब एप्लिकेशन के आउटपुट के रूप में एम्बेड किया जा सकता है। Jupyter नोटबुक का उपयोग इन प्लॉट्स को रेंडर करने के लिए भी किया जा सकता है।
Bokeh की निर्भरताएं
Numpy Pillow Jinja2 Packaging Pyyaml Six Tornado Python-dateutil
Windows कमांड प्रॉम्प्ट पर Bokeh की इंस्टॉलेशन
pip3 install bokeh
Anaconda प्रॉम्प्ट पर Bokeh की इंस्टॉलेशन
conda install bokeh
उदाहरण
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
output_file("patchplot.html")
p = figure(plot_width=500, plot_height=300)
p.multi_line([[1, 2, 2], [3, 2, 5, 8]], [[2, 3, 7], [4, 8, 9, 0]],
color=["firebrick", "cyan"], alpha=[0.9, 0.3], line_width=4)
show(p)
आउटपुट
व्याख्या
- आवश्यक पैकेज आयात किए जाते हैं, और उपनाम दिए जाते हैं।
- प्लॉट चौड़ाई और ऊंचाई के साथ फिगर फ़ंक्शन को कॉल किया जाता है।
- 'output_file' फ़ंक्शन को उत्पन्न होने वाली HTML फ़ाइल का नाम बताने के लिए कॉल किया जाता है।
- Bokeh में मौजूद 'multi_line' फ़ंक्शन को डेटा के साथ कॉल किया जाता है।
- 'show' फ़ंक्शन का उपयोग प्लॉट प्रदर्शित करने के लिए किया जाता है।
