Bokeh

Bokeh(보케) is an interactive visualization library that targets modern web browsers for presentation.

Install

$ conda install bokeh

png, svg 만으로 뽑을 수 있는 것이 아니고, html로 뽑을 수도 있다. jupyter notebook에서 그림을 확인하면서 진행.

>>> p.output_backend = "svg" // 출력방식을 변경
>>> export_svgs(p, filename="xxx.svg") // 파일로 추출

>>> output_file("xxx.html") // 결과 파일을 html 형태로 정의

jupyter notebook상에서 bokeh 설치 !pip install bokeh

다양한 시각화 유형

Sample Data

$ bokeh sampledata

$HOME/.bokeh/data에 다운로드 된다.

>>> import bokeh.sampledata
>>> bokeh.sampledata.download()

Server App Examples

python과 browser 간에 동기화하는 것이 Bokeh Server의 주요 목적이다.
Bokeh application을 만든 후, bokeh serve 명령을 통해 Bokeh 서버는 응용 프로그램 코드를 사용하여 다음을 연결하는 모든 브라우저에 대한 세션과 문서를 작성하는 구조이다.
Bokeh 서버(왼쪽)는 응용 프로그램 코드를 사용하여 BokehDocuments를 만들고, 브라우저(오른쪽)에서 연결할 때마다 Bokeh서버가 해당 세션에 대해서만 새 문서를 작성한다.
응용 프로그램 코드는 새로운 연결이 이루어질 때마다 Bokeh 서버에서 실행되어, 새로운 Bokeh를 생성한다. Document 브라우저에 동기화되며, 위젯 값과 같은 속성이 변경될 때마다 실행해야 하는 callback을 응용 프로그램 코드가 설정한다.

응용 프로그램 제공 방법

[Single Module Type]

$ bokeh serve --show xxx.py

--show 옵션을 선택하면 브라우저가 실행 중인 응용 프로그램의 주소로 새 탭을 자동으로 열어준다. http://localhost:5006/xxx
응용 프로그램이 하나뿐이면 서버 root가 해당 응용 프로그램으로 redirection 되는데 그렇지 않으면, 서버 root에서 실행 중인 모든 응용 프로그램의 index를 볼 수 있다.
--disable-index 옵션을 선택하면 redirection을 할 수 없게 한다.
--disable-index-redirect 옵션을 사용하면, 단일 python 파일에서 Bokeh 응용 프로그램을 만드는 것 외에도 directory에서 응용 프로그램을 만들 수도 있다.

[Directory Type]

directory에는 최소한 pyBokehServer가 수행할 code가 구성되어 있어야 한다. main.py

$ bokeh serve --show [Diretory]

사용자 지정 변수는 다음을 통해 templates으로 전달할 수 있다.

// set a new single key/value
curdoc().template_variables["user_id"] = user_id

// or update multiple at once
curdoc().template_variables.update(first_name="Mary", last_name="Jones")

[전체 파일 구조]

myapp
- main.py // 수행할 code
- server_lifecycle.py // 애플리케이션 생성의 다른 단계에서 선택적 콜백을 실행할 수 있는 파일
- static // 응용 프로그램과 연결된 정적 리소스를 서비스하는 데 사용할 수 있는 하위 디렉토리
- theme.yaml // Bokeh 모델 유형에 적용할 기본 특성을 기준으로 정의하는 파일
- templates
  - index.html // 하위 디렉터리 Jinja template file

Google Colab Notebook 활용

구글 Colab site에서 Copy to Drive 하면 내 구글 드라이브 공간에 Colab Notebook 생성
.ipynb 파일을 Google Colaboratory로 열기
GoogleCredentials 인증 키 입력 필요
- Google Cloud SDK access 허용
- 이어 뜨는 verification code 복사하여 입력
Google Cloud Platform에서 Google Sheets API 및 Google Drive API 사용 설정 필요
Google Drive File Stream 인증 키 입력 필요

from google.colab import auth
auth.authenticate_user()

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive') // drive란 폴더를 만든 후, 우리 구글 드라이브의 root와 drive 폴더를 연결(mount)

입출력용 파일은 반드시 .gsheet 형태여야 한다.

worksheet = gc.open('My Test').sheet1

GitHub 연동

GitHub id/pwd만 입력하면 GitHub Repository에 저장이 가능
수정 → 노트 설정에서 커널 Python3, Python2 중에 하나를 선택할 수 있고 하드웨어 가속도 사용이 가능하다. (GPU, TPU)

mincloud1501/Bokeh

Bokeh

Install

Sample Data

Server App Examples

응용 프로그램 제공 방법

[Single Module Type]

[Directory Type]

Google Colab Notebook 활용

GitHub 연동