বোকেহ হল একটি পাইথন প্যাকেজ যা ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনে সাহায্য করে৷ এটি একটি ওপেন সোর্স প্রকল্প। Bokeh HTML এবং JavaScript ব্যবহার করে তার প্লট রেন্ডার করে। এটি নির্দেশ করে যে ওয়েব-ভিত্তিক ড্যাশবোর্ডগুলির সাথে কাজ করার সময় এটি কার্যকর৷
৷ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করা একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ কারণ এটি আসলে সংখ্যাগুলি না দেখে এবং জটিল গণনা সম্পাদন না করে ডেটাতে কী চলছে তা বুঝতে সাহায্য করে৷
বোকেহ সহজেই NumPy, Pandas এবং অন্যান্য Python প্যাকেজের সাথে ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি ইন্টারেক্টিভ প্লট, ড্যাশবোর্ড ইত্যাদি তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি দর্শকদের কাছে পরিমাণগত অন্তর্দৃষ্টি কার্যকরভাবে যোগাযোগ করতে সাহায্য করে৷
বোকেহ ডাটা সোর্সকে একটি JSON ফাইলে রূপান্তর করে। এই ফাইলটি BokehJS-এ একটি ইনপুট হিসাবে ব্যবহৃত হয়, যা একটি জাভাস্ক্রিপ্ট লাইব্রেরি। এই BokehJS টাইপস্ক্রিপ্টে লেখা যা আধুনিক ব্রাউজারে ভিজ্যুয়ালাইজেশন রেন্ডার করতে সাহায্য করে।
Matplotlib এবং Seaborn স্ট্যাটিক প্লট তৈরি করে, যেখানে Bokeh ইন্টারেক্টিভ প্লট তৈরি করে। এর মানে যখন ব্যবহারকারী এই প্লটগুলির সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করে, তখন তারা সেই অনুযায়ী পরিবর্তিত হয়।
প্লট ফ্লাস্ক বা জ্যাঙ্গো সক্ষম ওয়েব অ্যাপ্লিকেশনের আউটপুট হিসাবে এমবেড করা যেতে পারে। জুপিটার নোটবুকও এই প্লটগুলিকে রেন্ডার করতে ব্যবহার করা যেতে পারে৷
৷বোকেহ -
এর নির্ভরতাNumpy Pillow Jinja2 Packaging Pyyaml Six Tornado Python−dateutil
উইন্ডোজ কমান্ড প্রম্পটে বোকেহ ইনস্টল করা
pip3 install bokeh
অ্যানাকোন্ডা প্রম্পটে বোকেহের ইনস্টলেশন
conda install bokeh
নিম্নলিখিত একটি উদাহরণ -
উদাহরণ
from bokeh.plotting import figure, output_file, show x = [7, 3, 5, 9, 2, 0] y = [2, 5, 8, 1, 2, 4] output_file('sample.html') fig = figure(title = 'Line plot ', x_axis_label = 'x', y_axis_label = 'y') fig.line(x,y) show(fig)
আউটপুট
ব্যাখ্যা
-
প্রয়োজনীয় প্যাকেজগুলি আমদানি করা হয়, এবং উপনামযুক্ত৷
৷ -
ডেটা দুটি তালিকা হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়৷
৷ -
ফিগার ফাংশন বলা হয়।
-
'আউটপুট_ফাইল' ফাংশনটি এইচটিএমএল ফাইলের নাম উল্লেখ করার জন্য বলা হয় যা তৈরি করা হবে।
-
বোকেহে উপস্থিত 'লাইন' ফাংশনকে বলা হয়।
-
'শো' ফাংশনটি প্লট প্রদর্শন করতে ব্যবহৃত হয়।