কম্পিউটার টিউটোরিয়াল

পাইথনে Bokeh ব্যবহার করে ভার্টিক্যাল বার গ্রাফ ভিজ্যুয়ালাইজ 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।

Bokeh সহজেই NumPy, Pandas এবং অন্যান্য পাইথন প্যাকেজের সাথে ব্যবহার করা যায়। এটি ইন্টারেক্টিভ প্লট, ড্যাশবোর্ড ইত্যাদি তৈরিতে ব্যবহার করা যায়।

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

fig = figure(plot_width=400, plot_height=400)
fig.vbar(x=[2, 5, 9, 3], width=0.5, bottom=0, top=[2, 4, 6, 8], color="Cyan")
output_file('barplot.html')
show(fig)

আউটপুট

পাইথনে Bokeh ব্যবহার করে ভার্টিক্যাল বার গ্রাফ ভিজ্যুয়ালাইজ 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 'vbar' ফাংশন ডেটাসহ কল করা হয়েছে।
  • 'show' ফাংশন ব্যবহার করে প্লট প্রদর্শন করা হয়েছে।
  1. Matplotlib এবং Python ব্যবহার করে একই ফিগারে একাধিক প্লট কীভাবে আঁকা যায়?

  2. Python-এ Keras ব্যবহার করে মডেলকে গ্রাফ হিসেবে প্লট করা এবং ইনপুট-আউটপুট শেপ প্রদর্শন করা

  3. পাইথনে Seaborn দিয়ে লিনিয়ার রিলেশনশিপ ভিজ্যুয়ালাইজ করার পদ্ধতি

  4. পাইথনে factorplot ফাংশন দিয়ে ভায়োলিন প্লট ভিজ্যুয়ালাইজ করার পদ্ধতি