了解Python数据可视化中dash的使用方法?这个问题可能是我们日常学习或工作经常见到的。希望通过这个问题能让你收获颇深。下面是小编给大家带来的参考内容,让我们一起来看看吧!
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。
如上是只有 43 行 Python 代码构建的应用,通过 Pandas 加载 Google Finance 的数据,并使用 Dash 进行可视化。
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:
感谢各位的阅读!看完上述内容,你们对Python数据可视化中dash的使用方法大概了解了吗?希望文章内容对大家有所帮助。如果想了解更多相关文章内容,欢迎关注亿速云行业资讯频道。
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