पाइथन का उपयोग करके स्कैटर प्लॉट उत्पन्न करने के लिए बोकेह 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। 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।

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।

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 -

उदाहरण

from bokeh.plotting import figure, output_file, show
fig = figure(plot_width = 500, plot_height = 400)
fig.scatter([1,3,7,5,4,9], [6,5,9,8,0,1], marker = "circle", size = 20, fill_color = "grey")
output_file('scatterplot.html')
show(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।

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

• बोकेह में मौजूद 'स्कैटर' फंक्शन को डेटा के साथ कहा जाता है।

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