[python][dataviz] Bokeh のサンプル

bokeh01.py

"""
bokeh のサンプルです。

基本パターンについて。

参考：
https://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/user_guide/quickstart.html#userguide-quickstart
"""
import bokeh.plotting as bp


def go():
    # プロットするデータを用意
    x = list(range(1, 5))
    y = list(range(6, 10))

    # 出力ファイル名を設定
    # これにより、 静的なHTMLファイル が生成される
    bp.output_file('lines.html')

    # プロットするためのオブジェクトを生成する
    # オブジェクトは figure 関数から生成できる
    p = bp.figure(
        title='lines',     # タイトル
        x_axis_label='X',  # X軸のラベル名
        y_axis_label='Y'   # Y軸のラベル名
    )

    # 線グラフを追加
    p.line(
        x,                # X軸のデータ
        y,                # Y軸のデータ
        legend='hoge',    # 判例
        line_width=2      # 線の太さ
    )

    # 表示
    # output_fileを指定しているので、ファイルに出力するとともに
    # ブラウザにも表示される。
    bp.show(p)


if __name__ == '__main__':
    go()

bokeh02.py

"""
bokeh のサンプルです。

レンダラーの複数追加について

参考：
https://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/user_guide/quickstart.html#userguide-quickstart
"""
import bokeh.plotting as bp


def go():
    # プロットするデータを用意
    x = [1, 2, 3, 4, 5]
    y = [6, 7, 2, 3, 5]

    # 出力ファイル名を設定
    # これにより、 静的なHTMLファイル が生成される
    bp.output_file('lines.html')

    # プロットするためのオブジェクトを生成する
    # オブジェクトは figure 関数から生成できる
    p = bp.figure(
        title='lines',     # タイトル
        x_axis_label='X',  # X軸のラベル名
        y_axis_label='Y'   # Y軸のラベル名
    )

    # 線グラフを追加
    p.line(
        x,                # X軸のデータ
        y,                # Y軸のデータ
        legend='hoge',    # 判例
        line_width=2      # 線の太さ
    )

    # レンダラーは複数追加することができる
    # 追加した分だけ、プロットされる
    p.circle(
        x,
        y,
        legend='hoge2',
        size=10,
        fill_color='white'
    )

    p.patch(
        x,
        y,
        legend='hoge3',
        fill_alpha=0.2,
        fill_color='yellow'
    )

    # 表示
    # output_fileを指定しているので、ファイルに出力するとともに
    # ブラウザにも表示される。
    bp.show(p)


if __name__ == '__main__':
    go()

https://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/user_guide/quickstart.html#userguide-quickstart の記述より

bokeh.plottingを用いたプロットの作成の基本パターンは以下のようになる。

1. データを準備
2. Bokehにどこに出力するのかを教える (今回は output_file() を使用した)
3. figure()を呼び出しプロットオブジェクトを生成
4. レンダラーを追加(今回は p.line())
5. 結果をshow()またはsave()で出力