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Plotly Dash는 대화형 웹 애플리케이션을 만들기 위한 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. 인기 있는 Plotly 라이브러리 위에 구축되어 사용자가 고도로 사용자 지정 가능한 대화형 데이터 시각화를 만들 수 있습니다. Dash는 데이터 과학자, 개발자 및 분석가가 강력한 데이터 기반 애플리케이션을 만드는 데 사용합니다.
Plotly Dash는 Python으로 대화형 웹 애플리케이션을 만들기 위한 라이브러리입니다. 인기 있는 Plotly 라이브러리 위에 구축되어 사용자가 고도로 사용자 지정 가능한 대화형 데이터 시각화를 만들 수 있습니다. Dash는 데이터 과학자, 개발자 및 분석가가 강력한 데이터 기반 애플리케이션을 만드는 데 사용합니다. Dash 응용 프로그램은 웹 응용 프로그램 프런트 엔드와 응용 프로그램을 실행하는 Python 코드의 두 부분으로 구성됩니다. 웹 애플리케이션 프런트 엔드는 HTML, CSS 및 JavaScript로 작성되며 데이터 시각화 표시를 담당합니다. Python 코드는 데이터 시각화 생성을 담당하며 Python으로 작성됩니다.
Dash 응용 프로그램은 고도로 사용자 지정이 가능하고 대화식입니다. Dash를 사용하면 확대/축소, 패닝 및 호버링과 같은 다양한 대화형 기능을 사용하여 데이터 시각화를 만들 수 있습니다. Dash는 또한 선 차트, 막대 차트, 산점도 등을 포함하여 다양한 차트와 플롯을 제공합니다.
Plotly Dash는 Python으로 대화형 웹 애플리케이션을 만들기 위한 다양한 기능을 제공합니다. 일부 기능은 다음과 같습니다.
다음은 선형 차트를 표시하는 간단한 대시 애플리케이션의 예입니다.
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import plotly.graph_objects as go
app = dash.Dash()
app.layout = html.Div([
dcc.Graph(
figure=go.Figure(
data=[
go.Scatter(
x=[1, 2, 3],
y=[4, 5, 6],
mode='lines'
)
]
)
)
])
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)
장점:
단점:
Plotly Dash는 Plotly, Bokeh 및 Matplotlib와 같은 다른 라이브러리와 관련이 있습니다. 이러한 라이브러리는 모두 Python에서 데이터 시각화를 만드는 데 사용됩니다. Plotly와 Dash는 둘 다 인기 있는 Plotly 라이브러리를 기반으로 구축되었으며 사용자가 고도로 사용자 지정 가능한 대화형 데이터 시각화를 만들 수 있도록 합니다. Bokeh는 Python으로 대화형 데이터 시각화를 만들기 위한 라이브러리이며 대화형 웹 애플리케이션을 만드는 데 사용됩니다. Matplotlib는 Python으로 정적 데이터 시각화를 생성하기 위한 라이브러리이며 정적 데이터 시각화를 생성하는 데 사용됩니다.