কম্পিউটার টিউটোরিয়াল

পাইথনে Bokeh ব্যবহার করে প্যাচ প্লট (Patch Plot) জেনারেট করার পদ্ধতি

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। 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

p = figure(plot_width=400, plot_height=200)
p.patch(x=[4, 8, 5, 7], y=[2, 3, 5, 2], color="green")
output_file('patchplot.html')
show(p)

আউটপুট

পাইথনে Bokeh ব্যবহার করে প্যাচ প্লট (Patch Plot) জেনারেট করার পদ্ধতি

ব্যাখ্যা

  • প্রয়োজনীয় প্যাকেজগুলি ইম্পোর্ট করা হয়েছে।
  • ফিগার ফাংশন কল করা হয়েছে।
  • 'output_file' ফাংশন কল করা হয়েছে HTML ফাইলের নাম উল্লেখ করতে।
  • Bokeh-র 'patch' ফাংশন ডেটাসহ কল করা হয়েছে।
  • 'show' ফাংশন ব্যবহার করে প্লট প্রদর্শন করা হয়েছে।
  1. পাইথনে Bokeh ব্যবহার করে সাইনাসয়েডাল ভেত (Sinusoidal Wave) জেনারেট করার পদ্ধতি

  2. পাইথনে Matplotlib ব্যবহার করে ৩D ওয়ারফ্রেম প্লট (Wireframe Plot) তৈরির পদ্ধতি

  3. Matplotlib দিয়ে Python-এ 3D কন্টুর প্লট তৈরি করার পদ্ধতি

  4. পাইথনে Seaborn-র barplot দিয়ে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করার পদ্ধতি