โบเก้เป็นแพ็คเกจ Python ที่ช่วยในการสร้างภาพข้อมูล เป็นโครงการโอเพ่นซอร์ส โบเก้แสดงพล็อตโดยใช้ HTML และ JavaScript สิ่งนี้บ่งชี้ว่ามีประโยชน์ในขณะที่ทำงานกับแดชบอร์ดบนเว็บ ช่วยในการสื่อสารข้อมูลเชิงลึกเชิงปริมาณไปยังผู้ชมอย่างมีประสิทธิภาพ
โบเก้แปลงแหล่งข้อมูลเป็นไฟล์ JSON ไฟล์นี้ใช้เป็นอินพุตสำหรับ BokehJS ซึ่งเป็นไลบรารี JavaScript BokehJS นี้เขียนด้วย TypeScript ที่ช่วยแสดงภาพบนเบราว์เซอร์สมัยใหม่
Matplotlib และ Seaborn สร้างแผนผังแบบคงที่ ในขณะที่ Bokeh สร้างแผนผังแบบโต้ตอบ ซึ่งหมายความว่าเมื่อผู้ใช้โต้ตอบกับแผนการเหล่านี้จะเปลี่ยนไปตามนั้น
พล็อตสามารถฝังเป็นเอาต์พุตของเว็บแอปพลิเคชันที่เปิดใช้งาน Flask หรือ Django โน้ตบุ๊ก Jupyter ยังใช้แสดงพล็อตเหล่านี้ได้อีกด้วย
การพึ่งพาโบเก้ -
Numpy Pillow Jinja2 Packaging Pyyaml Six Tornado Python−dateutil
การติดตั้งโบเก้บนพรอมต์คำสั่งของ Windows
pip3 install bokeh
การติดตั้ง Bokeh บน Anaconda prompt
conda install bokeh
ฟังก์ชัน 'figure' ประกอบด้วยหลายฟังก์ชัน และสามารถวาดร่ายมนตร์แบบเวกเตอร์ที่มีรูปร่างต่างกันได้ (วงกลม สี่เหลี่ยมจัตุรัส สี่เหลี่ยมผืนผ้า)
ตัวอย่าง
from bokeh.plotting import figure, output_file, show plot = figure(plot_width = 300, plot_height = 300) plot.circle(x = [1, 4, 6], y = [3,7,8], size = 20, fill_color = 'red') plot.circle_cross(x = [2,4,5], y = [3,8,11], size = 20, fill_color = 'black',fill_alpha = 0.2, line_width = 2) plot.circle_x(x = [5,3,2], y = [2,1,7], size = 20, fill_color = 'green',fill_alpha = 0.6, line_width = 2) show(plot)
ผลลัพธ์
คำอธิบาย
-
แพ็คเกจที่จำเป็นถูกนำเข้าและใช้นามแฝง
-
ฟังก์ชันฟิกเกอร์ถูกเรียกพร้อมกับความกว้างและความสูงของพล็อต
-
เรียกใช้ฟังก์ชัน 'output_file' เพื่อระบุชื่อไฟล์ html ที่จะสร้างขึ้น
-
มีการเรียกฟังก์ชัน 'circle', 'circle_cross' และ 'circle_x' ที่มีอยู่ใน Bokeh พร้อมกับข้อมูล
-
ฟังก์ชัน 'show' ใช้สำหรับแสดงโครงเรื่อง
