Bokeh एक पायथन 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 ब्राउज़रों पर विज़ुअलाइज़ेशन रेंडर करने में मदद करता 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
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
व्याख्या
आवश्यक पैकेज आयात किए जाते हैं, और उपनाम दिए जाते हैं।
चौड़ाई और ऊंचाई के साथ figure फ़ंक्शन को कॉल किया जाता है।
NumPy लाइब्रेरी का उपयोग करके डेटा परिभाषित किया जाता है।
जनरेट होने वाली HTML फ़ाइल का नाम बताने के लिए 'output_file' फ़ंक्शन को कॉल किया जाता है।
डेटा के साथ Bokeh में मौजूद 'image' फ़ंक्शन को कॉल किया जाता है।
प्लॉट प्रदर्शित करने के लिए 'show' फ़ंक्शन का उपयोग किया जाता है।
