知行编程网知行编程网  2022-09-13 08:30 知行编程网 隐藏边栏  9 
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导语: 本文主要介绍了关于Python数据可视化中dash怎么用?的相关知识,包括用于数据可视化的工具,以及数据可视化常见作用这些编程知识,希望对大家有参考作用。


之前跟大家讲过很多工具,但是关于数据可视化我讲的很少,因为没有灵感,所以今天在搜索一些内容的时候,突然看到一个有趣的工具,很适合这个书。期中讲解的内容,大家一定很好奇这是什么东西,我直接告诉大家吧,是关于数据可视化的


Dash 工具,你们听说过吗?没听说过的,作为自己知识库的积累,一起来看看吧。



Dash



是建立数据分析性应用的

Python 框架,使用它不需要直接使用 JavaScript。基于 Plotly.js、React 和 Flask,



Dash



可以直接结合你的数据分析代码,构建酷炫的

UI Web 应用。

如何在 Python 数据可视化中使用破折号?


如上是只有


一款内置 43 行 Python 代码的应用程序,可通过 Pandas 从 Google Finance 加载数据并使用 Dash 将其可视化。



代码演示:

import dash
from dash.dependencies import Input, Output
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
from pandas_datareader import data as web
from datetime import datetime as dt
app = dash.Dash('Hello World')
app.layout = html.Div([
 dcc.Dropdown(
 id='my-dropdown',
 options=[
 {'label': 'Coke', 'value': 'COKE'},
 {'label': 'Tesla', 'value': 'TSLA'},
 {'label': 'Apple', 'value': 'AAPL'}
 ],
 value='COKE'
 ),
 dcc.Graph(id='my-graph')
], style={'width': '500'})
@app.callback(Output('my-graph', 'figure'), [Input('my-dropdown', 'value')])
def update_graph(selected_dropdown_value):
 df = web.DataReader(
 selected_dropdown_value,
 'google',
 dt(2017, 1, 1),
 dt.now()
 )
 return {
 'data': [{
 'x': df.index,
 'y': df.Close
 }],
 'layout': {'margin': {'l': 40, 'r': 0, 't': 20, 'b': 30}}
 }
app.css.append_css({'external_url': 'https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css'})
if __name__ == '__main__':
 app.run_server()


呈现效果:

如何在 Python 数据可视化中使用破折号?


上面只给你展示了一小部分代码,但是给你展示了非常详细的内容。可以看出,这个工具非常好用。你可以组合你现在使用的工具并比较选项。


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这个人很懒,什么都没写
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