Bokeh হল একটি পাইথন প্যাকেজ যা ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনে সহায়তা করে। এটি একটি ওপেন সোর্স প্রজেক্ট। Bokeh HTML এবং JavaScript ব্যবহার করে প্লট রেন্ডার করে, যা ওয়েব-ভিত্তিক ড্যাশবোর্ডের সাথে কাজ করার জন্য উপযোগী।
Bokeh ডেটা সোর্সকে JSON ফাইলে রূপান্তর করে। এই ফাইলটি BokehJS-এর ইনপুট হিসেবে ব্যবহৃত হয়, যা একটি JavaScript লাইব্রেরি। BokehJS টাইপস্ক্রিপ্টে লেখা হয়েছে যা আধুনিক ব্রাউজারে ভিজ্যুয়ালাইজেশন রেন্ডার করতে সাহায্য করে।
নির্ভরতা (Dependencies)
Numpy, Pillow, Jinja2, Packaging, Pyyaml, Six, Tornado, Python-dateutil
ইনস্টলেশন
Windows কমান্ড প্রম্পটে:
pip3 install bokeh
Anaconda প্রম্পটে:
conda install bokeh
উদাহরণ
import numpy as np
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
N = 420
x = np.linspace(0, 14, N)
y = np.linspace(0, 14, N)
x1, y1 = np.meshgrid(x, y)
d = np.sin(x1) * np.cos(y1)
p = figure(tooltips=[("x", "$x"), ("y", "$y"), ("value", "@image")])
p.x_range.range_padding = p.y_range.range_padding = 0
p.image(image=[d], x=0, y=0, dw=11, dh=11, palette="Spectral11", level="image")
p.grid.grid_line_width = 0.6
output_file("gridplot.html", title="grid plot example")
show(p)
আউটপুট
ব্যাখ্যা
- প্রয়োজনীয় প্যাকেজগুলি ইম্পোর্ট করা হয়েছে।
- ফিগার ফাংশন কল করা হয়েছে প্লটের প্রস্থ ও উচ্চতা সহ।
- NumPy লাইব্রেরি ব্যবহার করে ডেটা সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে।
- 'output_file' ফাংশন কল করা হয়েছে HTML ফাইলের নাম উল্লেখ করতে।
- Bokeh-র 'image' ফাংশন ডেটাসহ কল করা হয়েছে।
- 'show' ফাংশন ব্যবহার করে প্লট প্রদর্শন করা হয়েছে।
