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। Matplotlib এবং Seaborn স্ট্যাটিক প্লট তৈরি করে, কিন্তু Bokeh ইন্টারেক্টিভ প্লট তৈরি করে।
প্লটগুলিকে Flask বা Django সক্ষম ওয়েব অ্যাপ্লিকেশনের আউটপুট হিসেবে এম্বেড করা যায়। Jupyter Notebook-ও এই প্লটগুলো রেন্ডার করতে ব্যবহার করা যায়।
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 xvals = ['label_1', 'label_2', 'label_3'] yvals = [56, 78, 99] fig = figure(x_range=xvals, plot_width=400, plot_height=300) cols = ['navy', 'cyan', 'orange'] fig.vbar(x=xvals, top=yvals, color=cols, width=0.5) 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।
- কলার লিস্ট সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে প্রতিটি বারের আলাদা রঙ দিতে।
- '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।
