先日上の記事をQiitaに投稿しました。bokehというpythonの可視化ライブラリのR版であるrbokehの紹介記事です。
記事の中では、ベースなデータ可視化方法などを紹介しました。使いやすさと、plotlyなどと違う見栄えを実現できるという点をまとめとして記事を締めくくったはいいけども、実際使う必要あるのか？というライブラリで、腑に落ちていないのが現状です。
腑に落ちていない点
- rbokehでできることは現在主流であるパッケージでほぼできる
- 初心者にはおすすめできなさそう
主にこの二つが疑問で下記ツイートでもコミュニティに質問を投げかけましたが、いいねやリツイートなどはされるが明確な回答などは帰って来なかった。
if you are using "rbokeh" library, i'm just curious to know why you use it and what makes it so special
— Andy Ⅱ (@ko25and) 2019年5月11日
thanks guys #rstats #rbokeh
なので今回は、公式ドキュメントやら、周辺のブログやらを紹介して、rbokehを使うことの有用性なんかを探していきたいと思います。
公式ドキュメント
確かに多様な可視化のスタイルが存在してる。地図のプロットや、少し特殊なプロットなどはleafletなどでカバーしきれているけども、一つのライブラリで似通った構文でここまでカバーできてるのはすごい。
Rの可視化パッケージの需要比較
Rの可視化パッケージのggplot2、Plotly、Leafletと月毎のダウンロード数の比較を行いました。(可視化にはrbokehを使いました。)
やはり利用されているのはggplot2やplotlyが多いみたいですね。
まとめ
ツイッターで意見を求めたりしても、やはりユーザー数がそもそも低ければ答えてくれるひともいないわけです。
ですが、やはりrbokehの良いところは、可視化で見栄えを良くしたり、豊富な種類の可視化を行えるところだと思うので、もう少し使い続けてみたいと思います。
