बोकेह एक पायथन पैकेज है जो डेटा विज़ुअलाइज़ेशन में मदद करता है। यह एक ओपन सोर्स प्रोजेक्ट है। बोकेह एचटीएमएल और जावास्क्रिप्ट का उपयोग करके अपनी साजिश प्रस्तुत करता है। यह इंगित करता है कि वेब-आधारित डैशबोर्ड के साथ काम करते समय यह उपयोगी है।
बोकेह डेटा स्रोत को JSON फ़ाइल में कनवर्ट करता है। इस फ़ाइल का उपयोग बोकेहजेएस के इनपुट के रूप में किया जाता है, जो एक जावास्क्रिप्ट लाइब्रेरी है। यह बोकेहजेएस टाइपस्क्रिप्ट में लिखा गया है जो आधुनिक ब्राउज़रों पर विज़ुअलाइज़ेशन प्रस्तुत करने में मदद करता है।
बोकेह की निर्भरता -
Numpy Pillow Jinja2 Packaging Pyyaml Six Tornado Python−dateutil
विंडोज़ कमांड प्रॉम्प्ट पर बोकेह की स्थापना
pip3 install bokeh
एनाकोंडा प्रांप्ट पर बोकेह का संस्थापन
conda install bokeh
उदाहरण
import numpy as np from bokeh.plotting import figure, output_file, show N = 420 x = np.linspace(0, 14, N) y = np.linspace(0, 14, N) x1, y1 = np.meshgrid(x, y) d = np.sin(x1)*np.cos(y1) p = figure(tooltips=[("x", "$x"), ("y", "$y"), ("value", "@image")]) p.x_range.range_padding = p.y_range.range_padding = 0 p.image(image=[d], x=0, y=0, dw=11, dh=11, palette="Spectral11", level="image") p.grid.grid_line_width = 0.6 output_file("gridplot.html", title="grid plot example") show(p)
आउटपुट
स्पष्टीकरण
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आवश्यक पैकेज आयात किए जाते हैं, और उपनामित होते हैं।
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फिगर फ़ंक्शन को प्लॉट की चौड़ाई और ऊंचाई के साथ कहा जाता है।
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डेटा को NumPy लाइब्रेरी का उपयोग करके परिभाषित किया गया है।
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'output_file' फ़ंक्शन को उस HTML फ़ाइल के नाम का उल्लेख करने के लिए कहा जाता है जो जेनरेट की जाएगी।
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बोकेह में मौजूद 'इमेज' फ़ंक्शन को डेटा के साथ कहा जाता है।
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प्लॉट प्रदर्शित करने के लिए 'शो' फ़ंक्शन का उपयोग किया जाता है।