บทนำ
Bokeh: แพ็กเกจ Visualization โค้ดเปิด ใช้ HTML/JavaScript เหมาะกับ Web Dashboard ใช้กับ NumPy, Pandas ได้ สร้างกราฟโต้ตอบ (Interactive) ต่างจาก Matplotlib/Seaborn ที่เป็น Static สามารถฝังใน Flask/Django/Jupyter ได้
Dependencies & Installation
Numpy, Pillow, Jinja2, Packaging, Pyyaml, Six, Tornado, Python-dateutil pip3 install bokeh conda install bokeh
ตัวอย่าง: Color Scatter Plot พร้อม Hover Tool
import numpy as np
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
N = 5000
x = np.random.random(size=N) * 125
y = np.random.random(size=N) * 125
radii = np.random.random(size=N) * 1.35
colors = [
"#%02x%02x%02x" % (int(r), int(g), 150)
for r, g in zip(40+2*x, 30+2*y)
]
TOOLS = "hover,crosshair,pan,wheel_zoom,zoom_in,zoom_out,box_zoom,undo,redo,reset,tap,save,box_select,poly_select,lasso_select"
p = figure(tools=TOOLS)
p.scatter(x, y, radius=radii, fill_color=colors, fill_alpha=0.6, line_color=None)
output_file("colorscatter.html", title="Color Scatter Plot")
show(p)
ผลลัพธ์
คำอธิบาย
- นำเข้าแพ็กเกจและตั้งชื่อย่อ
- สร้างข้อมูลสุ่ม 5,000 จุด
- กำหนดสีแบบไดนามิกจากพิกัด x,y
- กำหนด TOOLS รวม hover tool
- ใช้
scatterวาดจุด กำหนด radius, fill_color, alpha - บันทึกเป็น HTML และแสดงผล
