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 को आसानी से न्यूमपी, पंडों और अन्य पायथन पैकेजों के संयोजन में उपयोग किया जा सकता है। इसका उपयोग इंटरैक्टिव प्लॉट, डैशबोर्ड आदि बनाने के लिए किया जा सकता है।
मैटप्लोटलिब और सीबॉर्न स्थिर भूखंडों का उत्पादन करते हैं, जबकि बोकेह इंटरैक्टिव भूखंडों का उत्पादन 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।
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
आइए एक उदाहरण देखें -
from bokeh.plotting import figure, output_file, show xvals = ['label_1', 'label_2', 'label_3'] yvals = [56, 78, 99] fig = figure(x_range = xvals, plot_width = 400, plot_height = 300) fig.vbar(x = xvals, top = yvals, width = 0.5) show(fig)
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 सूचियों में 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 'vbar' फ़ंक्शन को डेटा के साथ कहा जाता है।
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प्लॉट प्रदर्शित करने के लिए 'शो' फ़ंक्शन का उपयोग किया जाता है।