डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बड़ी मात्रा में जानकारी की व्याख्या करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। बोकेह जैसे उपकरण इंटरैक्टिव डैशबोर्ड और रिपोर्ट बनाने के लिए लोकप्रिय समाधान के रूप में उभरे हैं। प्रत्येक उपकरण आपके प्रोजेक्ट की जटिलता और आपकी पसंदीदा प्रोग्रामिंग भाषा के आधार पर अद्वितीय लाभ लाता है। इस लेख में, हम प्रत्येक टूल के बारे में विस्तार से जानेंगे और फिर बोकेह पर ध्यान केंद्रित करेंगे, जिसमें व्यावहारिक उदाहरण और क्लाउड में तैनाती भी शामिल है।

ताकि...

बोकेह क्या है?
बोकेह एक इंटरैक्टिव विज़ुअलाइज़ेशन लाइब्रेरी है जो प्रस्तुति के लिए आधुनिक वेब ब्राउज़र को लक्षित करती है। यह सुरुचिपूर्ण और संक्षिप्त ग्राफिक्स प्रदान करता है, जो डेवलपर्स को उन्नत इंटरैक्टिविटी के साथ डैशबोर्ड बनाने में सक्षम बनाता है। बोकेह विशेष रूप से पायथन का उपयोग करने वाले डेटा वैज्ञानिकों और डेवलपर्स के लिए उपयुक्त है, जो आपके प्लॉट पर उच्च-स्तरीय इंटरफेस और ग्रैन्युलर नियंत्रण दोनों प्रदान करता है।

आप इस टूल का उपयोग कैसे कर सकते हैं?

• निर्भरताएं स्थापित करें:

पिप इंस्टाल बोकेह
पिप इंस्टाल गुनिकॉर्न

• कथानक बनाएं: इस मामले में मैंने मुख्य पृष्ठ में दो प्लॉट विकसित किए फिर मैंने "app.py"
को कॉल किया

from bokeh.layouts import column
from bokeh.models import ColumnDataSource, Select
from bokeh.plotting import figure, curdoc
import numpy as np

# Sample data for line plot
line_data = {
    'x': [1, 2, 3, 4, 5],
    'y1': [6, 7, 2, 4, 7],
    'y2': [1, 4, 8, 6, 9]
}

# Data for scatter plot
N = 4000
x_scatter = np.random.random(size=N) * 100
y_scatter = np.random.random(size=N) * 100
radii = np.random.random(size=N) * 1.5
colors = np.array([(r, g, 150) for r, g in zip(50   2 * x_scatter, 30   2 * y_scatter)], dtype="uint8")

# Create ColumnDataSource for line plot
source = ColumnDataSource(data={'x': line_data['x'], 'y': line_data['y1']})

# Create a figure for line plot
plot_line = figure(title="Interactive Line Plot", x_axis_label='X', y_axis_label='Y')
line1 = plot_line.line('x', 'y', source=source, line_width=3, color='blue', legend_label='y1')
line2 = plot_line.line('x', 'y2', source=source, line_width=3, color='red', legend_label='y2', line_alpha=0.5)

# Create a figure for scatter plot
plot_scatter = figure(title="Scatter Plot", tools="hover,crosshair,pan,wheel_zoom,zoom_in,zoom_out,box_zoom,undo,redo,reset,tap,save,box_select,poly_select,lasso_select,examine,help")
plot_scatter.circle(x_scatter, y_scatter, radius=radii,
                    fill_color=colors, fill_alpha=0.6,
                    line_color=None)

# Dropdown widget to select data for line plot
select = Select(title="Y-axis data", value='y1', options=['y1', 'y2'])

# Update function to change data based on selection
def update(attr, old, new):
    selected_y = select.value
    source.data = {'x': line_data['x'], 'y': line_data[selected_y]}
    # Update line colors based on selection
    line1.visible = (selected_y == 'y1')
    line2.visible = (selected_y == 'y2')
    plot_line.title.text = f"Interactive Line Plot - Showing {selected_y}"

select.on_change('value', update)

# Arrange plots and widgets in a layout
layout = column(select, plot_line, plot_scatter)

# Add layout to current document
curdoc().add_root(layout)
`

हेरोकू में अपना पेज बनाएं और अगले चरण बनाएं।

• एक प्रोफ़ाइल बनाएं:

इस फ़ाइल में उदाहरण के लिए मेरे मामले में घोषणा करें।

वेब: बोके सर्व --पोर्ट=$पोर्ट --एड्रेस=0.0.0.0 --allow-websocket-origin=juancitoelpapi-325d94c2c6c7.herokuapp.com app.py

• आवश्यकताएँ बनाएँ: प्रोजेक्ट में require.txt बनाएं और लिखें और सेव करें

बोकेह

• अपना प्रोजेक्ट आगे बढ़ाएं:

यह वैसा ही है जब आप किसी प्रोजेक्ट को गिट में पुश करते हैं लेकिन इस मामले में अंतिम मास्टर पुश हरोकू में होता है

गिट इनिट
गिट जोड़ें .
गिट कमिट -एम "गुनिकॉर्न के साथ बोकेह ऐप तैनात करें"
गिट पुश हेरोकू मास्टर

• और अंत में ...

आप अपना पेज प्लॉट बोकेह के साथ देख सकते हैं।

• निष्कर्ष

बोकेह की वास्तविक शक्ति वेब वातावरण में इंटरैक्टिव डैशबोर्ड प्रदान करने की इसकी क्षमता में निहित है, जो इसे वास्तविक समय डेटा निगरानी और बड़े डेटासेट के लिए आदर्श बनाती है। हेरोकू जैसी क्लाउड सेवाओं पर बोकेह एप्लिकेशन को तैनात करने के लिए गुनिकॉर्न का उपयोग करके, आप स्केलेबल, उत्पादन-तैयार डैशबोर्ड बना सकते हैं जिन्हें बनाए रखना और अपडेट करना आसान है।