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
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
from bokeh.transform import dodge
labs = ['label_1', 'label_2', 'label_3']
vals = ['val_1', 'val_2', 'val_3']
my_data = {'labs': labs,
'val_1': [2, 5, 11],
'val_2': [34, 23, 1],
'val_3': [25, 34, 23]}
fig = figure(x_range=labs, plot_width=300, plot_height=300)
fig.vbar(x=dodge('labs', -0.25, range=fig.x_range), top='val_1', width=0.2, source=my_data, color="green")
fig.vbar(x=dodge('labs', 0.0, range=fig.x_range), top='val_2', width=0.2, source=my_data, color="cyan")
fig.vbar(x=dodge('labs', 0.25, range=fig.x_range), top='val_3', width=0.2, source=my_data, color="blue")
show(fig)
আউটপুট
ব্যাখ্যা
- প্রয়োজনীয় প্যাকেজগুলি ইম্পোর্ট করা হয়েছে।
- ফিগার ফাংশন কল করা হয়েছে প্লটের প্রস্থ ও উচ্চতা সহ।
- লিস্ট আকারে ডেটা সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে।
- 'output_file' ফাংশন কল করা হয়েছে HTML ফাইলের নাম উল্লেখ করতে।
- Bokeh-র 'vbar' ফাংশন ডেটাসহ কল করা হয়েছে।
- 'show' ফাংশন ব্যবহার করে প্লট প্রদর্শন করা হয়েছে।
