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।
Matplotlib এবং Seaborn স্ট্যাটিক প্লট তৈরি করে, কিন্তু Bokeh ইন্টারেক্টিভ প্লট তৈরি করে। এর মানে ব্যবহারকারী যখন এই প্লটগুলির সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করে, তবে সেগুলো অনুরূপভাবে পরিবর্তিত হয়।
প্লটগুলিকে Flask বা Django সক্ষম ওয়েব অ্যাপ্লিকেশনের আউটপুট হিসেবে এম্বেড করা যায়। Jupyter Notebook-ও এই প্লটগুলো রেন্ডার করতে ব্যবহার করা যায়।
ইনস্টলেশন
Windows কমান্ড প্রম্পটে:
pip3 install bokeh
Anaconda প্রম্পটে:
conda install bokeh
উদাহরণ
from numpy import pi, arange, sin, linspace
x = arange(-2.5*pi, 2.5*pi, 0.15)
y = sin(x)
y2 = linspace(0, 176, len(y))
from bokeh.plotting import output_file, figure, show
from bokeh.models import LinearAxis, Range1d
my_fig = figure(title='Twin Axis plot', plot_width=300, plot_height=300, y_range=(-0.7, 0.7))
my_fig.line(x, y, color="blue")
my_fig.extra_y_ranges = {"y2": Range1d(start=0, end=100)}
my_fig.add_layout(LinearAxis(y_range_name="y2"), 'right')
my_fig.line(x, y2, color="cyan", y_range_name="y2")
show(my_fig)
আউটপুট
ব্যাখ্যা
- প্রয়োজনীয় প্যাকেজগুলি ইম্পোর্ট করা হয়েছে।
- ফিগার ফাংশন কল করা হয়েছে প্লটের প্রস্থ ও উচ্চতা সহ।
- NumPy ব্যবহার করে ডেটা জেনারেট করা হয়েছে।
- 'output_file' ফাংশন কল করা হয়েছে HTML ফাইলের নাম উল্লেখ করতে।
- Bokeh-র 'line' ফাংশন ডেটাসহ কল করা হয়েছে।
- 'show' ফাংশন ব্যবহার করে প্লট প্রদর্শন করা হয়েছে।
