Bokeh 패키지

Bokeh

 

Bokeh는 Matplotlib, Seaborn과 마찬가지로 파이썬에서 그래프를 작성하는 라이브러리이다.

 

사실 Matplotlib이나 Seaborn을 사용하면 대부분의 그래프는 출력이 가능하다. 하지만 굳이 Bokeh를 사용하는 이유는 바로 사용자와의 상호작용 때문이다.

 

기본적으로 위의 두 라이브러리들은 출력 후 사용자는 해당 그래프에 대하여 어떤 상호작용, 즉 이벤트를 부여할 수 없다.

 

하지만 그에 비해 Bokeh은 출력된 그래프에 대하여 드래그, 확대 등 다양한 상호작용이 가능하고, 이러한 장점을 강점으로 삼는다.

 

줄여 말하면 Bokeh은 Interactive한 그래프를 그릴 수 있는 패키지이다.

 

선언은 아래와 같다.

from bokeh.plotting import figure
from bokeh.io import show, output_notebook

위의 figure은 matplotlib의 figure와 같다.

 

아래의 show, output_notebook은 출력된 그래프를 해당 노트북 파일 내에서만 사용하고 싶을 때 사용한다.

만약 이를 파일로 별도로 저장하고 싶다면 다음과 같이 사용한다.

from bokeh.plotting import figure, output_file, show

'''
... 그래프 작성
'''

output_file('filename.html')
show(p)

 

 

기본 사용법

from bokeh.plotting import figure
from bokeh.io import show, output_notebook
import numpy as np

p = figure(plot_width = 400, plot_height = 300,
           title = "예제 그래프",
           x_axis_label = 'x', y_axis_label = 'y')

rec_x = [1, 3, 5, 7, 9]
rec_y = [8, 7, 3, 8, 15]
cir_x = [9, 15, 4, 6, 13]
cir_y = [8, 4, 11, 6, 13]
dia_x = [1, 2, 3, 4, 5]
dia_y = [6, 7, 8, 9, 10]

p.square(rec_x, rec_y, size=12, color='blue', alpha = 0.6) #alpha = 반투명도
p.circle(cir_x, cir_y, size=12, color='red')
p.diamond(dia_x, dia_y, size=12, color='green')

output_notebook() #그래프를 현재 보이는 화면에 출력하는 함수
show(p)

 

 

 

꺾은선 그래프 만들기

from bokeh.plotting import figure
from bokeh.io import show, output_notebook
import numpy as np

p = figure(plot_width = 400, plot_height = 300,
           title = "Line 그래프",
           x_axis_label = 'x', y_axis_label = 'y')

x = [1, 3, 5, 7, 9]
y = [8, 7, 3, 8, 15]

p.line(x, y, line_width=2)

output_notebook() #그래프를 현재 보이는 화면에 출력하는 함수
show(p)

 

그런데 때로는 이런 그래프 말고, 계단식 그래프가 필요한 순간이 있다.

그 때는 step을 사용하면 구현 가능하다.

from bokeh.plotting import figure
from bokeh.io import show, output_notebook
import numpy as np

p = figure(plot_width = 400, plot_height = 300,
           title = "Line 그래프",
           x_axis_label = 'x', y_axis_label = 'y')

x = [1, 3, 5, 7, 9]
y = [8, 7, 3, 8, 15]

p.step(x, y, line_width=2)

output_notebook() #그래프를 현재 보이는 화면에 출력하는 함수
show(p)

 

만약 여러 그래프를 한 figure에 그리고 싶다면 아래와 같이 사용

from bokeh.plotting import figure
from bokeh.io import show, output_notebook
import numpy as np

p = figure(plot_width = 400, plot_height = 300,
           title = "Line 그래프",
           x_axis_label = 'x', y_axis_label = 'y')

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [8, 7, 3, 5, 7]
x2 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
y2 = [1, 6, 2, 5, 2, 1]

p.multi_line([x, x2], [y, y2], 
             color=['firebrick', 'navy'], 
             line_width=2)

output_notebook() #그래프를 현재 보이는 화면에 출력하는 함수
show(p)

 

 

 

바 차트 그리기

from bokeh.plotting import figure
from bokeh.io import show, output_notebook
import numpy as np

p = figure(plot_width = 400, plot_height = 300,
           title = "Bar 그래프",
           x_axis_label = 'x', y_axis_label = 'y')

y = [1, 2, 3, 4, 5]

#vbar : 세로 막대
p.vbar(y,
       width = 0.5,
       bottom = 0,
       top = [1.2, 2.5, 3.7, 4.9, 6.1],
       color = 'red')

output_notebook() #그래프를 현재 보이는 화면에 출력하는 함수
show(p)

p = figure(plot_width = 400, plot_height = 300,
           title = "Bar 그래프",
           x_axis_label = 'x', y_axis_label = 'y')
#hbar : 가로 막대
p.hbar(y,
       height = 0.5,
       left = 0,
       right = [1.2, 2.5, 3.7, 4.9, 6.1],
       color = 'red')

output_notebook() #그래프를 현재 보이는 화면에 출력하는 함수
show(p)

 

 

 

벌집 모양 차트

from bokeh.plotting import figure
from bokeh.io import show, output_notebook
from bokeh.util.hex import axial_to_cartesian #6각형 모양의 차트를 위한 선언
import numpy as np

p = figure(plot_width = 400, plot_height = 300,
           title = "벌집 그래프",
           x_axis_label = 'x', y_axis_label = 'y',
           toolbar_location=None)

q = np.array([0, 0, 0, -1, -1, 1, 1])
r = np.array([0, -1, 1, 0, 1, -1, 0])

p.grid.visible = False

p.hex_tile(q, r, size = 1, fill_color = ['red']*3 + ['blue']*4, line_color='white', alpha = 0.5)

x, y = axial_to_cartesian(q, r, 1, 'pointytop')

p.text(x, y, text=["(%d, %d)" %(q, r) for (q, r) in zip(q, r)],
       text_baseline="middle",
       text_align = "center") #그래프 안에 글자를 그리기 위한 함수


output_notebook() #그래프를 현재 보이는 화면에 출력하는 함수
show(p)

 

위의 경우는 데이터가 많지 않은 경우이다.

만약 데이터가 많다면, 아래와 같이 표현할 수 있다.

 

from bokeh.plotting import figure
from bokeh.io import show, output_notebook
from bokeh.transform import linear_cmap
from bokeh.util.hex import hexbin
import numpy as np

p = figure(plot_width = 400, plot_height = 300,
           title = "대량의 벌집 그래프",
           x_axis_label = 'x', y_axis_label = 'y',
           toolbar_location=None)

n = 50000
x = np.random.standard_normal(n)
y = np.random.standard_normal(n)
bins = hexbin(x, y, 0.1)

p.hex_tile(q = "q", r = "r", 
           size = 0.1, 
           line_color = None,
           source = bins,
           fill_color = linear_cmap('counts', 'Viridis256', 0, max(bins.counts)))

output_notebook()
show(p)

 

 

 

 

 

히스토그램 그래프

from bokeh.plotting import figure
from bokeh.io import show, output_notebook
import numpy as np

p = figure(plot_width = 400, plot_height = 300,
           title = "히스토그램",
           x_axis_label = 'x', y_axis_label = 'y')

n = 10
x = np.linspace(-2, 2, n)
y = x**2
print(y)

p.quad(bottom=y-x**2/10 + 0.5,
       top = y,
       left = x,
       right=x-x**3/10 + 0.3,
       fill_color = 'red',
       line_color = 'black')

output_notebook()
show(p)

 

 

 

네트워크 차트

from bokeh.plotting import figure
from bokeh.io import show, output_notebook
from bokeh.models import GraphRenderer, StaticLayoutProvider, Oval
from bokeh.palettes import Spectral8
import numpy as np
import math

p = figure(plot_width = 400, plot_height = 300,
           title = "네트워크 차트",
           x_range=(-1.1, 1.1),
           y_range=(-1.1, 1.1),
           x_axis_label = 'x', y_axis_label = 'y')

n = 10
node_indices = list(range(n))

graph = GraphRenderer()
graph.node_renderer.data_source.add(node_indices, 'index')
graph.node_renderer.data_source.add(Spectral8, 'color')
graph.node_renderer.glyph = Oval(height = 0.1, width = 0.2, fill_color = 'blue')

graph.edge_renderer.data_source.data = dict(
    start = [0] * n,
    end = node_indices
)

circ = [i*2*math.pi/8 for i in node_indices]
x = [math.cos(i) for i in circ]
y = [math.sin(i) for i in circ]

graph_layout = dict(zip(node_indices, zip(x, y)))
graph.layout_provider = StaticLayoutProvider(graph_layout = graph_layout)

p.renderers.append(graph)
output_notebook()
show(p)

 

 

 

 

구글 지도 출력

 

Bokeh의 특징 중 하나로, 바로 구글 지도를 바탕에 두고 그 위에 그래프를 출력할 수 있다는 점이다.

물론 아무나 할 수 있는 것은 아니고, 아래 URL에서 api 키를 발급받아야 사용할 수 있다.

https://developers.google.com/maps/documentation/javascript/get-api-key

Using API Keys  |  Maps JavaScript API  |  Google Developers

 

apikey를 발급받았으면, 아래의 코드 중 'apiKey'에 해당 키를 넣고 다음의 코드를 돌리면 아래와 같이 수원영통역의 위치가 표시된다.

from bokeh.plotting import figure
from bokeh.io import show, output_notebook
from bokeh.models import ColumnDataSource, GMapOptions
from bokeh.plotting import gmap

import numpy as np
import math

map_option = GMapOptions(lat = 37.251675, lng = 127.071319, map_type = 'roadmap', zoom=17) #구글맵 설정

p = gmap('apiKey', map_option, title = '수원영통역')

source = ColumnDataSource(
    data = dict(
        lat = [37.251638, 37.251914, 37.251128],
        lon = [127.071844, 127.070546, 127.070621]
    )
)

p.circle(x='lon', y='lat', size = 30, fill_color = 'blue', fill_alpha=0.4, source = source)

output_notebook()
show(p)