PythonのBokehライブラリについて現役エンジニアが解説【初心者向け】

PythonのBokehライブラリについて、TechAcademyのメンター（現役エンジニア）が実際のコードを使用して初心者向けに解説します。

そもそもPythonについてよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。

 

なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプPython講座の内容をもとに紹介しています。

 

 

目次

• Bokehライブラリとは
• Bokehライブラリの使い方
• 実際に書いてみよう
• まとめ

 

Bokehライブラリとは

Bokehライブラリとは、Webブラウザ用のグラフを表示するときに使われるPythonライブラリです。

Pythonの可視化ライブラリで有名なライブラリがmatplotlibですが、BokehではJavascriptやCSSが組み込まれたHTMLファイルが出力されるので、可視化したグラフをすぐにWeb上で公開することができることが最大の特徴です。

HTMLにより、グラフの拡大、縮小の操作をできたり、ボタンやスライダーをつけることができるので、インタラクティブな可視化を実現できます。ちなみに読み方はボケです。写真のボケから来ている言葉です。

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Bokehライブラリの使い方

Bokehは以下のpipコマンドでインストールできます。

pip install bokeh

ライブラリをインストールしたら、ターミナル（Windowsの方はコマンドプロンプト）を立ち上げて以下のコマンドを実行して、サンプルのデータをインストールしておきます。

bokeh sampledata

基本的な使い方はmatplotlibに近いので、matplotlibを使ったことある方であれば簡単に使うことができると思います。

実際に書いてみよう

それでは、実際に使ってみましょう。今回は適当な乱数を生成させてそれをグラフ上にプロットするプログラムを作成したいと思います。

このプログラムではnumpyをインストールするので、まだインストールしていない場合は以下のコマンドでnumpyをインストールします。

pip install numpy

以下のソースコードを適当なディレクトリに保存します。

from bokeh.io import show
from bokeh.plotting import figure
import numpy as np

x = np.arange(11)
y = np.random.randint(100, size = 11)

bp = figure(plot_width=400, plot_height=400)

bp.line(x, y, line_width=2)

show(bp)

プログラムを実行するとブラウザが立ち上がり、以下のように乱数のグラフが出力されたら成功です。(乱数なので、グラフの形は画像と異なります)

まとめ

今回はBokehを使ってグラフの可視化を行う方法を紹介しました。

Pythonでの可視化といえばmatplotlibだと思いますが、Bokehを使えば簡単にHTMLで表示させるグラフを表示させることができます。また、HTMLなのでJupyter notebook上でも使うことができるので、よりインタラクティブな可視化を行うときにはぜひお試しください。

監修してくれたメンター

メンター三浦 モバイルゲームを運用している会社のエンジニアをしています。趣味でWEB開発やクラウドコンピューティングもやっており、ソフトもハードもなんでもやります。 TechAcademyジュニアではPythonロボティクスコースを担当しています。好きな言語はPython, Node.js。

 

 

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