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Plotly Dash 是一个用于创建交互式 Web 应用程序的开源 Python 库。它建立在流行的 Plotly 库之上,使用户能够创建高度可定制和交互式的数据可视化。数据科学家、开发人员和分析师使用 Dash 创建功能强大的数据驱动应用程序。
Plotly Dash 是一个用于使用 Python 创建交互式 Web 应用程序的库。它建立在流行的 Plotly 库之上,使用户能够创建高度可定制和交互式的数据可视化。数据科学家、开发人员和分析师使用 Dash 创建功能强大的数据驱动应用程序。 Dash 应用程序由两部分组成:Web 应用程序前端和运行应用程序的 Python 代码。 Web 应用程序前端使用 HTML、CSS 和 JavaScript 编写,负责显示数据可视化。 Python 代码负责创建数据可视化并且是用 Python 编写的。
Dash 应用程序是高度可定制和交互的。 Dash 允许用户创建具有各种交互功能的数据可视化,例如缩放、平移和悬停。 Dash 还提供了种类繁多的图表和绘图,包括折线图、条形图、散点图等。
Plotly Dash 提供了多种功能,可用于使用 Python 创建交互式 Web 应用程序。一些功能包括:
下面是一个显示折线图的简单 Dash 应用程序示例。
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)
优点:
缺点:
Plotly Dash 与其他库相关,例如 Plotly、Bokeh 和 Matplotlib。这些库都用于在 Python 中创建数据可视化。 Plotly 和 Dash 都建立在流行的 Plotly 库之上,使用户能够创建高度可定制和交互式的数据可视化。 Bokeh 是一个用于使用 Python 创建交互式数据可视化的库,用于创建交互式 Web 应用程序。 Matplotlib 是一个用 Python 创建静态数据可视化的库,用于创建静态数据可视化。