bokeh/bokeh

어떤 프로젝트인가요?

핵심 기능

• 01Python만으로 인터랙티브 플롯과 대시보드 작성
• 02최신 웹 브라우저에서 그래픽 렌더링
• 03대용량 데이터셋 또는 스트리밍 데이터셋에 맞게 설계
• 04Jupyter 노트북과 독립 실행형 애플리케이션에서 사용 가능
• 05pip 또는 conda로 설치 가능

활용 사례

• Jupyter 노트북에서 데이터셋을 인터랙티브하게 탐색
• 데이터 대시보드와 웹 기반 분석 도구 구축
• 브라우저에서 스트리밍 데이터셋이나 대용량 데이터셋 시각화

빠른 시작

1. 1

   pip로 Bokeh 설치

   pip install bokeh
2. 2

   또는 conda로 설치

   conda install bokeh

포함된 컬렉션

토픽

자주 묻는 질문

bokeh은(는) 무엇인가요?

최신 웹 브라우저에서 렌더링되는 인터랙티브 데이터 시각화, 플롯, 대시보드를 만드는 Python 라이브러리입니다. Bokeh는 개발자가 Python으로 플롯을 작성하고 이를 웹 브라우저에서 인터랙티브 그래픽으로 렌더링할 수 있게 해주는 시각화 라이브러리입니다. 프런트엔드 JavaScript를 직접 작성하지 않고도 플롯, 대시보드, 데이터 애플리케이션을 만들 수 있도록 설계되었습니다.

bokeh은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

bokeh은(는) BSD-3-Clause 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.

bokeh은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

활발히 유지보수 중. bokeh의 마지막 커밋은 2026년 11월 6일입니다.

bokeh은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

Jupyter 노트북에서 데이터셋을 인터랙티브하게 탐색 데이터 대시보드와 웹 기반 분석 도구 구축 브라우저에서 스트리밍 데이터셋이나 대용량 데이터셋 시각화

bokeh는 어떻게 설치하나요?

pip로 Bokeh 설치: pip install bokeh 또는 conda로 설치: conda install bokeh

bokeh은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/bokeh/bokeh