단일 영역 (Single Areas) 1. x좌표 2, y범위 1 ~ 7 2. x좌표 4, y범위 4 ~ -1 3. x좌표 6, y범위 5 ~ -3 1번 범위에서 2번 3의 선을 이어서 사이에 있는 영역을 표현합니다 p = figure(plot_width=400, plot_height=400) p.varea(x=[2, 4, 6],#vertical y1=[1, 4, 5], y2=[7, -1, -3]) show(p) 스택 영역 (Stacked Areas) y1의 값 위에 y2의 값이 스택처럼 쌓인것을 확인할 수 있습니다 source = ColumnDataSource(data=dict( x=np.arange(3), y1=[1, 3, 7], y2=[2, 3, 6]) ) p = figure(plot_width=4..

막대, 사각형, 육각타일 (Bar, Rectangle, Hex Tiles) 막대 (Bar) - vbar p = figure(plot_width=400, plot_height=400) p.vbar(x=[1, 2, 3, 4, 5], width=0.5, bottom=0, # vertical bar, 막대 너비 0.5, 최소 값 = 0 top=[1.2, 2.1, 3.3, 2.9, 1.8], color="darkblue") # top = y축 값 show(p) - hbar p = figure(plot_width=400, plot_height=400) p.hbar(y=[1, 2, 3, 4, 5], height=0.5, left=0, # horizontal bar, 막대 너비 0.5, left - 최소값 0 righ..

라인 플롯 - 선을 그리는 시각화 모양 단일 플롯 (Single Lines) x = np.arange(100) # 0 ~ 99 y = np.random.randn(100).cumsum() # cumsum - 누적합 p = figure(plot_width=400, plot_height=400) # 400 * 400 p.line(x, y, line_width=2) # line - x축은 x값, y축은 y값, line길이 2 show(p) p = figure(plot_width=400, plot_height=400) p.line(x, y, line_width=2, line_dash="dotted") # line을 점선 형태로 show(p) p = figure(plot_width=400, plot_height=..

x() - x 모양 cross() - +모양 asterisk() - * 모양 circle() - O 모양 circle_cross() - O, + 모양 circle_x() - O, x 모양 triangle -△ 모양 inverted_triangle - ▽ 모양 square() - ㅁ 모양 square_cross() - ㅁ, + 모양 square_x() - ㅁ, x 모양 diamond() - ◇ 모양 diamond_cross() - ◇, + 모양 hex() - 육각형 모양 x, y에 랜덤값 10개를 입력 sz 10~40 사이의 랜덤 값으로 설정 x = np.random.randn(10)# x에 랜덤 값 10개 y = np.random.randn(10) # y에 랜덤 값 10개 sz = np.random.ra..

먼저 다양한 데이터를 다루기위해서 기본이 되는 numpy, pandas를 import합니다. 그리고 기본으로 사용 될 output_notebook, show, figure도 import 해줍니다. notebook환경에서 output을 확인할 것이므로 output_notebook() 선언합니다. import numpy as np import pandas as pd from bokeh.io import output_notebook, show from bokeh.plotting import figure, show output_notebook() output_notebook - notebook환경에서 내용을 출력 show - figure를 출력할 때 사용 figure - 차트나 그래프 등을 그리기 위한 판 예제..

다음 코드를 통해서 설치를 하였습니다. pip install bokeh colab notebook 환경에서 bokeh를 사용해보았습니다. colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb Google Colaboratory colab.research.google.com 접속하면 다음과 같은 화면이 나옵니다. FIle - New notebook을 클릭합니다. 그러면 새로운 notebook이 생성됩니다. 밑에 입력창이 있는데 이를 하나의 paragraph라고 합니다 이 부분에 코드를 입력하고 실행하면 해당 paragraph 부분의 내용만 실행이 됩니다. 그리고 각 paragraph끼리의 context가 공유가 됩니다. 다음에는 colab에서 bokeh를 이용한 여러 예제를..

bokeh란? interactive한 시각화 라이브러리 특징 최신 브라우저의 인터랙티브 시각화 독립형 HTML 문서 또는 서버 운영할 수 있도록 지원 표현력이 뛰어나고 다양한 그래픽 지원 큰 동적 데이터 또는 스트리밍 데이터 지원 대표적 언어로 파이썬, Scala, R에서 쉽게 사용 자바스크립트 불필요 bokeh를 이용한 시각화 예 bokeh 공식 홈페이지 : bokeh.org/ Bokeh Visualize Streaming Data Whether you are streaming data from financial markets, IOT telemetry, or physical sensors, Bokeh has efficient streaming APIs to help you keep on top of ..