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।
ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন একটি গুরুত্বপূর্ণ ধাপ কারণ এটি সংখ্যা দেখতে না করেই ডেটার প্রবণতা বুঝতে সাহায্য করে। Bokeh সহজেই NumPy, Pandas এবং অন্যান্য পাইথন প্যাকেজের সাথে ব্যবহার করা যায়।
Bokeh ডেটা সোর্সকে JSON ফাইলে রূপান্তর করে। 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
import numpy as np
import math
x = np.arange(0, math.pi*4, 0.1)
y = np.sin(x)
output_file("sample.html")
p = figure(title="A simple sine wave", x_axis_label='x', y_axis_label='y')
p.line(x, y, legend="sine", line_width=2)
show(p)
আউটপুট
ব্যাখ্যা
- প্রয়োজনীয় প্যাকেজগুলি ইম্পোর্ট করা হয়েছে।
- NumPy লাইব্রেরি ব্যবহার করে ডেটা জেনারেট করা হয়েছে।
- সাইন ফাংশন সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে।
- ফিগার ফাংশন কল করা হয়েছে।
- 'output_file' ফাংশন কল করা হয়েছে HTML ফাইলের নাম উল্লেখ করতে।
- Bokeh-র 'line' ফাংশন কল করা হয়েছে।
- 'show' ফাংশন ব্যবহার করে প্লট প্রদর্শন করা হয়েছে।
