Bokeh es una biblioteca de visualización interactiva que proporciona una construcción concisa de gráficos versátiles y de alto nivel. También ofrece una interactividad de alto rendimiento para grandes conjuntos de datos. Es buena para la elaboración de gráficos estadísticos y no requiere ningún conocimiento previo de JavaScript.
La construcción básica de la visualización en Bokeh es que los gráficos se construyen una capa a la vez. Esto significa que empezamos creando una figura, y luego añadimos elementos a la figura. Estos elementos se llaman glifos , análogamente a las geomembranas de la biblioteca ggplot en R. Exploraremos este concepto con un ejemplo a continuación.
El primer paso es importar las bibliotecas necesarias. Ya que estamos trabajando con la biblioteca de Bokeh, la importamos con la primera línea de código de abajo. La segunda línea especifica dónde mostraremos la salida. Queremos que la salida se muestre en el cuaderno para el cual hemos importado los módulos requeridos en la segunda línea de código. La tercera línea importa el módulo de figuras de la utilidad de trazado de Bokeh.
Con las bibliotecas necesarias en su lugar, creamos un gráfico de dispersión de las variables de edad e ingresos usando la cuarta y quinta línea de código. La sexta línea de código establece la salida para graficar en el cuaderno, mientras que la última línea muestra la gráfica.
1234567891011121314# Líneas 1 - 3importar bokehde bokeh.io importar output_notebook, showfrom bokeh. importación de gráfico # Líneas 4 - 5p = figure(plot_width =600, plot_height =600, title =$0027Scatter Plot between Age and Income$0027, x_axis_label =$0027Age$0027, y_axis_label =$0027Income$0027)p.circle(dat[$0027Age$0027], dat[$0027Income$0027])# Líneas 6 - 7output_notebook()show(p)
pitón
Salida:
El gráfico anterior también se puede hacer en otras bibliotecas de trazado, como matplotlib o seaborn. Sin embargo, con Bokeh tenemos algunas herramientas adicionales configurables como el paneo, el zoom, y las capacidades de guardar el gráfico.