今天小编来为大家安利另外一个用于绘制可视化图表的Python框架,名叫Dash,建立在Flask、Plotly.js以及React.js的基础之上,在创建之出的目的是为了帮助前端知识匮乏的数据分析人员,以纯Python编程的方式快速制作出交互特性强的数据可视化大屏,在经过多年的迭代发展,如今不仅仅可以用来开发在线数据可视化作品,即便是轻量级的数据仪表盘、BI应用甚至是博客或者是常规的网站都随处可见Dash框架的影子,今天小编就先来介绍一下该框架的一些基础知识,并且来制作一个简单的数据可视化大屏。
大家好我是费老师,回调函数是我们在Dash应用中实现各种交互功能的核心,在绝大多数情况下,我们只需要以纯Python的方式编写常规服务端回调函数即可,这也贯彻了Dash无需编写javascript即可构建web应用的理念。
译者序 原文于2017年6月21日发布,时过半载,将这篇既不是教程,也不是新闻的产品发布稿做了一番翻译,为何?只因去年下半年的时候,用R语言的博哥和龙少有Shiny这样的框架可以开发交互式整合Web数据分析报告,让我这个成天鼓吹用Python做数据分析的人眼馋不已。当时找了很久,试用了包括Bokeh、mpld3、Highcharts,以及键冬同学(Python中文社区专栏作者,GitHub开源项目PyEcharts作者)基于百度Echarts开发的PyEcharts,但是这些都是基于Web的交互视图库,而
在 ApacheCon Asia 2021 大会的“数据可视化论坛”上,特斯拉 BI 团队全栈开发工程师孟繁超(Makefile 君)发表了题为“ECharts 的乐趣:我们在特斯拉使用它的经验”的演讲。本文是这次演讲的内容总结。
本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/dash-master 大家好我是费老师,几天前我发布了由我开源维护的dash通用网页组件库fac的0.2.x全新版本,为大家介绍了其具有的诸多实用特性功能,也吸引了很多对基于dash的Python全栈应用开发感兴趣的朋友,为了方便更多对dash应用开发不甚了解的朋友快速入门,今天的文章中,我将通过简洁明了的内容带大家快速掌握dash应用开发的必备基础知识😉。 📷 阅读本文大约需要10分钟 1 环境
Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库:它是 Plotly.py 的高级封装,它为复杂的图表提供了一个简单的语法。
这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第九期,在之前三期的教程中,我们针对Dash中经常会用到的一些静态部件进行了较为详细的介绍,从而get到在Dash应用中组织静态内容的常用方法。
这是我的系列教程「Python+Dash快速web应用开发」的第九期,在之前三期的教程中,我们针对Dash中经常会用到的一些静态部件进行了较为详细的介绍,从而get到在Dash应用中组织静态内容的常用方法。
“ 作为数据分析的重要一环,把得到的数据或者分析结果以图表的方式展示,是一种直观、优雅的方式。Dash是基于Flask的Python可视化工具,我在学习之余尝试着翻译官方的Tutorial,有不足之处,还望不吝指正”
导读:Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库:它是 Plotly.py 的高级封装,它为复杂的图表提供了一个简单的语法。
年末是你需要思考过去一年的成就的时候。对于程序员来说,这通常是回顾今年发布的或者最近流行的开源库,因为它们是解决特定问题的绝佳工具。 在过去的两个多年中,我们都会在博客中选取我们认为在Python社区
这是我的系列教程「Python+Dash快速web应用开发」的第三期,在前两期的教程中,我们围绕什么是Dash,以及如何配合方便好用的第三方拓展dash-bootstrap-components来为我们的Dash应用设计布局展开了非常详细的介绍。
这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第三期,在前两期的教程中,我们围绕什么是Dash,以及如何配合方便好用的第三方拓展dash-bootstrap-components来为我们的Dash应用设计布局展开了非常详细的介绍。
交互式数据可视化对探索性数据分析具有重要影响。在将任何描述性或预测性算法应用于数据集之前,必须首先了解这些特征如何相互关联以及它们如何在内部分布。许多可视化库提供了满足此要求的多种类型的图表。但另一个显而易见的事情是,为每个功能执行相同的绘图工作并滚动每个图表以比较每个功能的结果是一项艰巨的任务。
谢谢大家,谢谢主持人,因为今天时间有限,所以就简单的介绍一些套路。先做下自我介绍,我是一个音视频流媒体的爱好者,目前和几个朋友一起成立了公司,专门做音视频编解码处理,当然不是做编码器,是专门做在线处理。此外我是FFmpeg的维护者之一,再就是以前玩过嵌入式处理,是从44B0开始的;也做过存储,参与开发过广电的大规模存储;在中科创达专门做手机时做过设备驱动开发;也做过一些流媒体,当时主要基于高通平台;之后去蓝讯之后开始做流媒体系统设计,当时担任流媒体架构师,主要是做直播部分。
还记得上篇文章我们采用Plotly去画出各式各样的图,这次我们就来讲讲,如何把这些图片展示在你的前端上。
函数是组织好的,可重复使用的,用来实现单一,或相关联功能的代码段;通过函数,可以对特定功能的代码进行封装,实现代码的复用。
我们知道模型训练的目的其实是学习一个预测函数,在数学上,这可以刻画成一个学习从数据 (X) 到标注 (y) 的映射函数。监督学习就是一种最常用的模型训练方法,其效果的提升依赖于大量的且进行了很好标注的训练数据,也就是所谓的大量带标签数据 ((X,y))。但是标注数据往往需要大量的人力物力等等,因此效果提升的同时也会带来成本过高的问题。在实际应用中经常遇到的情况是有少量标注数据和大量未标注数据,由此引出的半监督学习也越来越引起科学工作者的注意。
这是我的新系列教程「Python+Dash快速web应用开发」的第一期,我们都清楚学习一个新工具需要一定的动力,那么为什么我要专门为Dash制作一个系列教程呢?
机器之心专栏 作者:达摩院 本文介绍机器学习顶级国际会议 ICML 2021 接收的 long talk (top 3.02%) 论文 “Dash: Semi-Supervised Learning with Dynamic Thresholding”。 一、研究背景 监督学习(Supervised Learning) 我们知道模型训练的目的其实是学习一个预测函数,在数学上,这可以刻画成一个学习从数据 (X) 到标注 (y) 的映射函数。监督学习就是一种最常用的模型训练方法,其效果的提升依赖于大量的且进行
这是我的新系列教程Python+Dash快速web应用开发的第一期,我们都清楚学习一个新工具需要一定的动力,那么为什么我要专门为Dash制作一个系列教程呢?
Gradio 是一个开源库,它让开发者能够快速地为机器学习模型创建可视化界面。这个库的目标是让模型的共享和理解变得更加简单,无论是对于非技术用户,还是对于机器学习社区的其他成员。Gradio 的设计理念是“无代码”,这意味着你不需要编写任何额外的代码就可以创建一个交互式的界面。
这篇论文创新性地提出用动态阈值(dynamic threshold)的方式筛选无标签样本进行半监督学习(semi-supervised learning,SSL)的方法,我们改造了半监督学习的训练框架,在训练过程中对无标签样本的选择策略进行了改进,通过动态变化的阈值来选择更有效的无标签样本进行训练。Dash 是一个通用策略,可以轻松与现有的半监督学习方法集成。实验方面,我们在 CIFAR-10, CIFAR-100, STL-10 和 SVHN 等标准数据集上充分验证了其有效性。理论方面,论文从非凸优化的角度证明了 Dash 算法的收敛性质。
2017 年即将结束,又到了总结的时刻。本文作者把范围限定为机器学习,盘点了 2017 年以来最受欢迎的十大 Python 库;同时在这十个非常流行与强大的 Python 库之外,本文还给出了一些同样值得关注的 Python 库,如 PyVips 和 skorch。 十二月是静静坐下来总结过去一年成就的时候。对程序员来说,则通常是回顾那些今年推出的开源库,或者由于其极好地解决了一个特定问题而最近变的大为流行的开源库。 过去两年来,我们一直通过发表博文的方式做这件事,指出当年 Python 社区中出现的一些最
今天的文章内容非常精彩实用,最后一部分会教大家纯Python编写出下面这样炫酷的应用(动图录制出来太大,所以压缩完之后看起来有点卡,但实际运行非常流畅推荐大家亲自运行体验,公众号后台回复英雄联盟获取本文全部代码):
函数能提高应用的模块性,和代码的重复利用率。你已经知道Python提供了许多内建函数,比如print()。但你也可以自己创建函数,这被叫做用户自定义函数。
要开始使用 Dash Bio,请使用 pip install dash_bio 安装,然后转到 Dash Bio 的文档: http://dash.plot.ly/dash-bio
这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第十七期,在之前的各期教程中,我们针对Dash中各种基础且常用的概念展开了学习,但一直没有针对与数据库之间交互进行专门的介绍,只是在某些示例中利用pandas、SQLAlchemy等工具简陋地操作数据库。
这是我的系列教程「Python+Dash快速web应用开发」的第十七期,在之前的各期教程中,我们针对Dash中各种基础且常用的概念展开了学习,但一直没有针对与数据库之间交互进行专门的介绍,只是在某些示例中利用pandas、SQLAlchemy等工具简陋地操作数据库。
Dash是基于Flask的Python可视化工具,严格说来由三个部分组成,首先是Flask提供了标准web环境,再次是plotly这个图表可视化工具,最后是与dash相配套的html、图表等交互式组件。本人也陆续试过pyechart,但就集成性和可视化而言,与dash还是有一定差距。
这是我的系列教程「Python+Dash快速web应用开发」的第十一期,在之前两期的教程内容中,我们掌握了在Dash中创建完善的表单控件的方法。
选自tryolabs 机器之心编译 参与:蒋思源、黄小天、刘晓坤 2017 年即将结束,又到了总结的时刻。本文作者把范围限定为机器学习,盘点了 2017 年以来最受欢迎的十大 Python 库;同时在这十个非常流行与强大的 Python 库之外,本文还给出了一些同样值得关注的 Python 库,如 PyVips 和 skorch。 十二月是静静坐下来总结过去一年成就的时候。对程序员来说,则通常是回顾那些今年推出的开源库,或者由于其极好地解决了一个特定问题而最近变的大为流行的开源库。 过去两年来,我们一直通过
大家好我是费老师,就在昨晚,Dash框架发布了其2.14.0新版本,新增的功能中,有一项非常令人兴奋,那就是其针对回调函数这一Dash中的核心概念,新增了动态回调函数注册的支持🥳,下面我将对此做详细介绍:
这是我的系列教程「Python+Dash快速web应用开发」的第五期,在上一期的文章中,我们针对Dash中有关回调的一些技巧性的特性进行了介绍,使得我们可以更愉快地为Dash应用编写回调交互功能。
这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第十期,在上一期的教程中,我们针对Dash中常用的几种表单输入控件进行了介绍,结合以前学习过的其他部件,已经可以满足基本的网页表单提交需求。
函数是组织好的、可重复使用的、用来实现单一或相关联功能的代码段。 函数能提高应用的模块性,和代码的重复利用率。 Python提供了许多内建函数,比如print()。但编程人员也可以自己创建函数,这叫做用户自定义函数。 一、定义一个函数 你可以定义一个由自己想要功能的函数,以下是简单的规则: 函数代码块以 def 关键词开头,后接函数标识符名称和圆括号()。 任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间。圆括号之间可以用于定义参数。 函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。 函数内容以冒号起始
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/56
这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第十一期,在之前两期的教程内容中,我们掌握了在Dash中创建完善的表单控件的方法。
作为一名程序员,每天最常见的动作就是查看各种API文档,你一定也有过同时打开N个窗口(HTML、PDF、CHM),不停的在编辑器与文档之间切换。不仅消耗时间,而且效率也低。各个地方去找文档,查看一个函
这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第五期,在上一期的文章中,我们针对Dash中有关回调的一些技巧性的特性进行了介绍,使得我们可以更愉快地为Dash应用编写回调交互功能。
在数据科学和分析的领域,数据能力的释放不仅是通过提取见解的方式, 同时也要能通过有效的方式来传达见解.这就是数据可视化发挥见解的地方.
前言 对于码农来说,主要关注2017年新推出了哪些开源库,还有就是新近有什么流行的既能解决问题又好用的利器。下面就来为2017年做个总结。 1、Pipenv 第一名非它莫属,这个工具年初才发布,但它已经能够影响每个Python开发者的工作流了,更别提现在连Python.org都官方推荐它作为支持库的管理工具! Pipenv最开始不过是大神Kenneth Reitz搞的周末项目,本意是将npm或yarn这些包管理器的闪光点引入Python世界。别管什么安装virtualenv、virtualenvwrapp
2019年8月,我投入了我的第一个自然语言处理(NLP)项目,并在我的网站上托管了自动侍酒师(Auto-Sommelier)。使用TensorFlow 1和Universal Sentence Encoder,我允许用户描述他们理想的葡萄酒,并返回与查询相似的描述的葡萄酒。该工具将葡萄酒评论和用户输入转换为向量,并计算用户输入和葡萄酒评论之间的余弦相似度,以找到最相似的结果。
客户终身价值是企业在特定客户与企业关联期间从特定客户那里获得的利润。每个行业都有自己的一套指标,可以跟踪和衡量这些指标,以帮助企业瞄准正确的客户并预测未来的客户群。
这是我的系列教程「Python+Dash快速web应用开发」的第十五期,在前面的一系列教程中,我们针对Dash中的各种常用基础概念作了比较详细的介绍,如果前面的教程你有认真学习,那么相信到今天你已经有能力开发初具规模的Dash应用了。
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