Bokeh - Introduzione

Bokeh è una libreria di visualizzazione dei dati per Python. A differenza di Matplotlib e Seaborn, sono anche pacchetti Python per la visualizzazione dei dati, Bokeh rende i suoi grafici utilizzando HTML e JavaScript. Quindi, si rivela estremamente utile per lo sviluppo di dashboard basati sul web.

Il progetto Bokeh è sponsorizzato da NumFocus https://numfocus.org/.NumFocus supporta anche PyData, un programma educativo, coinvolto nello sviluppo di altri importanti strumenti come NumPy, Pandas e altri. Bokeh può connettersi facilmente con questi strumenti e produrre grafici, dashboard e applicazioni dati interattivi.

Caratteristiche

Bokeh converte principalmente l'origine dati in un file JSON che viene utilizzato come input per BokehJS, una libreria JavaScript, che a sua volta è scritta in TypeScript e rende le visualizzazioni nei browser moderni.

Alcuni dei important features of Bokeh sono i seguenti -

Flessibilità

Bokeh è utile per requisiti di stampa comuni e per casi d'uso complessi e personalizzati.

Produttività

Bokeh può interagire facilmente con altri popolari strumenti Pydata come Pandas e Jupyter Notebook.

Interattività

Questo è un vantaggio importante di Bokeh rispetto a Matplotlib e Seaborn, entrambi producono grafici statici. Bokeh crea grafici interattivi che cambiano quando l'utente interagisce con essi. Puoi offrire al tuo pubblico un'ampia gamma di opzioni e strumenti per dedurre e esaminare i dati da varie angolazioni in modo che l'utente possa eseguire analisi "what if".

Potente

Aggiungendo JavaScript personalizzato, è possibile generare visualizzazioni per casi d'uso specializzati.

Condivisibile

I grafici possono essere incorporati nell'output di Flask o Djangoapplicazioni web abilitate. Possono anche essere renderizzati in formato

Jupyter

i Quaderni.

Open source

Bokeh è un progetto open source. È distribuito con licenza Berkeley Source Distribution (BSD). Il suo codice sorgente è disponibile suhttps://github.com/bokeh/bokeh.