Bokeh を使うとインタラクティブなグラフを作成できます。HTML での出力、IPython Notebook との統合など、Python だけでデータをグラフィカルに表現できるようになります。
使い方は公式サイトのギャラリーや下記のノートブックが参考になります。
- Gallery — Bokeh 0.7.0 documentation
- Bokeh 5-minute Overview
- Creating Interactive Visualizations with Bokeh
Bokeh の主な開発者は Anaconda などを提供している Continuum Analytics の人たちで、YouTube で作者のプレゼンテーションも見られます。５０分近く長いですが、BokehJS を始めとしたアーキテクチャーの話題もありますので参考になります。
バージョンとしては、先週、最新版が公開されました。リリース記事 - Bokeh 0.7 Released! - に内容が記載されています。新機能の追加や API の変更など、まだまだ安定はしていませんが、探索的にデータを追いかけたい場合にはとても便利だと思います。
最近は Scala と Julia の実装も追加され、Python 以外の処理系でも利用できるようです。
Python の場合は pip で簡単にインストールできます。とはいえ NumPy や Pandas と組み合わせて使うことが多いと思いますので、Docker イメージに追加しました。skitazaki/python34-ipython を使うと Bokeh と一緒にいくつかの科学計算ライブラリを IPython Notebook で利用できます。
グラフ部分ではズームなどの機能が有効なので、ざっくりとプロットしてから調整できるのは静的なグラフに対する利点と言えます。ズームなどで丁度良い表示になったら画像としてダウンロードすることも可能です。
手頃なデータセットを視覚的に確認するときには便利なツールになるでしょう。
Notebook利用例のイメージは以下のようになります。ソースコードと実行結果、説明文をまとめて保管できますので、メモの保存などから導入してみると良さそうです。
