Comment utiliser Bokeh dans un Jupyter Notebook sans ouvrir une fenêtre séparée ?

Introduction

Bokeh est une bibliothèque populaire de visualisation de données qui permet aux utilisateurs de créer des graphiques, des tracés et des graphiques interactifs et esthétiquement attrayants. L'un des avantages de l'utilisation de Bokeh est son intégration avec Jupyter notebook, ce qui permet une création fluide de visualisations dans votre code.

Cependant, par défaut, lors de la création de graphiques Bokeh dans un notebook Jupyter, une fenêtre séparée s'ouvre pour afficher la sortie. Cela peut être gênant et perturber le déroulement de votre analyse. Dans cette section, nous explorerons comment utiliser Bokeh dans un notebook Jupyter sans ouvrir de fenêtre séparée.

Installation de Bokeh

Pour installer Bokeh dans votre environnement Jupyter Notebook, vous pouvez utiliser l'une des commandes suivantes selon votre gestionnaire de packages:

Avec pip: `pip install bokeh`
Avec conda: `conda install -c bokeh bokeh`

Une fois la bibliothèque installée, vous pouvez importer les modules nécessaires dans votre notebook.

Création d'un graphique bokeh dans un Jupyter Notebook

Jetons un coup d'œil à l'exemple de code ci-dessous :

from bokeh.plotting import figure, show

p = figure(width=600, height=600)

p.circle([1, 2, 3, 4, 5], 
         [1, 2, 3, 4, 5], 
         size=20, color="red", alpha=0.75)

show(p)

Lorsqu'il est exécuté dans un notebook Jupyter, cela générera un graphique et ouvrira une nouvelle fenêtre (voir les images ci-dessous).

Utiliser bokeh dans un Jupyter Notebook

Une façon d'éviter d'ouvrir une fenêtre séparée lors de l'utilisation de Bokeh est d'utiliser ses options de sortie. Ces options permettent différentes façons d'afficher les graphiques Bokeh, y compris en ligne dans le notebook Jupyter.

Pour utiliser cette option, nous devons importer la fonction output_notebook() depuis bokeh.io. Cela permettra à Bokeh d'afficher toutes ses sorties directement dans le notebook lui-même. Voyons un exemple de la façon dont cela peut être mis en œuvre :

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.plotting import output_notebook

p = figure(width=600, height=600)

p.circle([1, 2, 3, 4, 5], 
         [1, 2, 3, 4, 5], 
         size=20, color="red", alpha=0.75)

output_notebook()

show(p)

Si Jupyter Notebook continue d'ouvrir une fenêtre séparée même après avoir ajouté output_notebook(), redémarrez simplement votre Jupyter Notebook en cliquant sur la flèche comme indiqué dans l'image ci-dessous.

Références