Bokeh-introduction

ボケ-はじめに

Bokehは、Python用のデータ視覚化ライブラリです。 MatplotlibやSeabornとは異なり、これらはデータ視覚化用のPythonパッケージでもあり、BokehはHTMLとJavaScriptを使用してプロットをレンダリングします。 したがって、Webベースのダッシュボードの開発に非常に役立つことがわかります。

Bokehプロジェクトは、NumFocus https://numfocus.org/。によって後援されています。NumFocusは、NumPy、Pandasなどの他の重要なツールの開発に関与する教育プログラムであるPyDataもサポートしています。 Bokehはこれらのツールと簡単に接続し、インタラクティブなプロット、ダッシュボード、データアプリケーションを作成できます。

特徴

Bokehは主にデータソースをJSONファイルに変換します。JSONファイルはJavaScriptライブラリであるBokehJSの入力として使用され、TypeScriptで記述され、最新のブラウザで視覚化をレンダリングします。

ボケの*重要な機能のいくつかは次のとおりです-

柔軟性

Bokehは、一般的なプロット要件だけでなく、カスタムおよび複雑なユースケースにも役立ちます。

生産性

Bokehは、PandasやJupyter Notebookなど、他の一般的なPydataツールと簡単に対話できます。

双方向性

これは、MatplotlibやSeabornよりもBokehの重要な利点であり、どちらも静的なプロットを生成します。 Bokehは、ユーザーが操作すると変化するインタラクティブなプロットを作成します。 さまざまな角度からデータを推測および表示するための幅広いオプションとツールを視聴者に提供できるので、ユーザーは「what if」分析を実行できます。

強力な

カスタムJavaScriptを追加することで、特殊なユースケースの視覚化を生成できます。

共有可能

*Flask* または *Django* 対応のWebアプリケーションの出力にプロットを埋め込むことができます。 彼らはまたでレンダリングすることができます

ジュピター

オープンソース

Bokehはオープンソースプロジェクトです。 これは、Berkeley Source Distribution（BSD）ライセンスの下で配布されます。 そのソースコードはhttps://github.com/bokeh/bokeh[[[1]]]から入手できます。