पायथन में जुड़वां अक्षों की कल्पना करने के लिए बोकेह पुस्तकालय का उपयोग कैसे किया जा सकता है?

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।

Matplotlib और Seaborn स्थिर भूखंडों का निर्माण करते हैं, जबकि Bokeh इंटरैक्टिव भूखंडों का निर्माण करते हैं। इसका मतलब है कि जब उपयोगकर्ता इन भूखंडों के साथ बातचीत करता है, तो वे तदनुसार बदल जाते हैं।

प्लॉट्स को फ्लास्क या Django सक्षम वेब एप्लिकेशन के आउटपुट के रूप में एम्बेड किया जा सकता है। इन भूखंडों को प्रस्तुत करने के लिए जुपिटर नोटबुक का भी उपयोग किया जा सकता है।

विंडोज़ कमांड प्रॉम्प्ट पर बोकेह की स्थापना

pip3 install bokeh

एनाकोंडा प्रांप्ट पर बोकेह का संस्थापन

conda install bokeh

आइए एक उदाहरण देखें -

उदाहरण

From numpy import pi, arange, sin, linspace
x = arange(−2.5*pi, 2.5*pi, 0.15)
y = sin(x)
y2 = linspace(0, 176, len(y))
from bokeh.plotting import output_file, figure, show
from bokeh.models import LinearAxis, Range1d
my_fig = figure(title='Twin Axis plot',plot_width = 300, plot_height = 300, y_range = (−0.7, 0.7))
my_fig.line(x, y, color = "blue")
my_fig.extra_y_ranges = {"y2": Range1d(start = 0, end = 100)}
my_fig.add_layout(LinearAxis(y_range_name = "y2"), 'right')
my_fig.line(x, y2, color = "cyan", y_range_name = "y2")
show(my_fig)

आउटपुट

स्पष्टीकरण

• आवश्यक पैकेज आयात किए जाते हैं, और उपनामित होते हैं।

• फिगर फ़ंक्शन को प्लॉट की चौड़ाई और ऊंचाई के साथ कहा जाता है।

• डेटा NumPy का उपयोग करके जनरेट किया जाता है।

• 'output_file' फ़ंक्शन को उस HTML फ़ाइल के नाम का उल्लेख करने के लिए कहा जाता है जो जेनरेट की जाएगी।

• बोकेह में मौजूद 'लाइन' फ़ंक्शन को डेटा के साथ कहा जाता है।

• प्लॉट प्रदर्शित करने के लिए 'शो' फ़ंक्शन का उपयोग किया जाता है।