图中线的两端是圆点或者菱形,旁边都有标注持仓证券商和相对应的持多仓数或持空仓数,且左右线颜色不同。画图思路大体就是:先画水平线图,再用 scatter 散点图画线左右两端的点,然后标注两端名称,以及标题和注解。
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。
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
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。
简单的网页仅有几个文字就能组成,但是Dash作为交互式数据分析APP,应该包括一下内容:
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。
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.
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。
“ 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”
这是我的系列教程「Python+Dash快速web应用开发」的第四期,在上一期的文章中,我们进入了Dash核心内容——callback,get到如何在不编写js代码的情况下,轻松实现前后端异步通信,为创造任意交互方式的Dash应用打下基础。
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。
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。
kepler.gl作为开源地理空间数据可视化神器,也一直处于活跃的迭代开发状态下。而在前不久,kepler.gl正式发布了其2.4.0版本,下面我们就来对其重要的新特性进行介绍:
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。
想看看你最近一年都在干嘛?看看你平时上网是在摸鱼还是认真工作?想写年度汇报总结,但是苦于没有数据?现在,它来了。
这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第十六期,在过往所有的教程及案例中,我们所搭建的Dash应用的访问地址都是单一的,是个单页面应用,即我们所有的功能都排布在同一个url之下。
这是我的系列教程「Python+Dash快速web应用开发」的第六期,在上一期的文章中,我们完成了对Dash中回调交互高级特性的探讨,在今后陆续推出的教程内容中,我们将一起来学习Dash生态中那些丰富的「页面部件」,从而赋予我们打造各种强大交互式web应用的能力。
需求:写一个多网页的网站,包括header、footer、菜单包括主页home、博客blog(外部链接到博客)、about(自我介绍页面)
这是我的系列教程「Python+Dash快速web应用开发」的第十六期,在过往所有的教程及案例中,我们所搭建的Dash应用的访问地址都是单一的,是个「单页面」应用,即我们所有的功能都排布在同一个url之下。
这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第六期,在上一期的文章中,我们完成了对Dash中回调交互高级特性的探讨,在今后陆续推出的教程内容中,我们将一起来学习Dash生态中那些丰富的页面部件,从而赋予我们打造各种强大交互式web应用的能力。
本文中介绍的是Dash如何利用滑动条实现数据选择,同时自动更新可视化的图形 利用Slider实现 利用RangeSlider实现 利用px库实现RangeSlider 利用Slider实现 Slider的特点是:一端是固定的,只能够移动一个端点 demo 官网上的demo import dash import dash_html_components as html import dash_core_components as dcc external_stylesheets = ['https://co
这篇文章,探讨 Dash —— 一个由 Plotly 开发的优秀 Python 框架,专为构建丰富的网络分析应用而设计。
Dash类似R语言中的Shiny包,可以使用纯Python代码而不需要学习HTML、CSS、JavaScript语言就可以快速搭建一个网站,dash-bootstrap-components是Dash的拓展,提供了很多特性。
在前面的文章中,我们已经成功抓取了字节跳动上万条招聘信息,简单看了看,要求不是一般的高。说实话,大厂的招聘信息,应该都是比较严谨的,什么意思,就是说,如果你想进大厂,那么其对应岗位的招聘要求基本可以确定为你复习或者能力的要求,只有达到招聘信息中的要求,一般来说才能够达到其找人的基准线上,后面至于是否能进得去,就要看其他方面的实力了,当然还需要一点点运气!
本文主要是介绍了在Dash中如何使用布局Layout。Layout的主要作用是对dash中各个应用的外观进行描述,其包含两个重要部分:
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?
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。
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?
这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第四期,在上一期的文章中,我们进入了Dash核心内容——callback,get到如何在不编写js代码的情况下,轻松实现前后端异步通信,为创造任意交互方式的Dash应用打下基础。
Dash是用于构建Web分析应用程序的高效Python框架。Dash是写在Flask,Plotly.js和React.js之上,是使用纯Python的高度自定义用户界面构建数据可视化应用程序的理想选择。它特别适合使用Python处理数据的任何人。通过几个简单的模式,Dash提取了构建基于Web的交互式应用程序所需的所有技术和协议。 Dash非常简单,仅仅需要一个下午写Python代码就可以完成。
这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第十四期,在前两期中,我们针对dash_table的自定义样式、前后端分页、单元格内容编辑等特点展开了介绍。
这是我的系列教程「Python+Dash快速web应用开发」的第十四期,在前两期中,我们针对dash_table的自定义样式、前后端分页、单元格内容编辑等特点展开了介绍。
本文中介绍的是如何利用dash制作单个图形+下拉菜单,主要实现的功能: 一级标题文本的居中 空行实现 下拉菜单的多个参数设置 将透视表变成DF数据框 导入库和包 import pandas as pd import plotly_express as px import plotly.graph_objects as go import dash import dash_core_components as dcc import dash_html_components as html from dash
这是我的系列文章「Python实用秘技」的第14期,本系列立足于笔者日常工作中使用Python积累的心得体会,每一期为大家带来一个几分钟内就可学会的简单小技巧。
在数据时代,我们每个人既是数据的生产者,也是数据的使用者,然而初次获取和存储的原始数据杂乱无章、信息冗余、价值较低。
❝本文完整示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/PythonPracticalSkills ❞
MLSQL Console 是一款集数据研发,数据分析,机器学习等于一体Web产品。他的目标是让产品,运营,分析师,研发,算法等都有一个统一的数据工作台。这篇文章重点面向产品和运营,在该文章中,他们会学习到如何在该平台上操作excel,关联多个excel,同时将结果进行图表化。
❝本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ❞ 1 简介 这是我的系列教程「Python+Dash快速web应用开发」的第二期,在上一期中,我带领大家认识了什么是Dash,Dash可以做什么,以及Dash中最基本的一些概念,而今天开始,我将开始带领大家正式学习有关Dash的实用知识,以及各种奇淫巧技😋~ 📷 图1 今天的文章,我将带大家学习Dash中「页面布局」的先进方法,通过今天的文章,你将学会以非常简单
本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 这是我的系列教程Python+Dash
如何利用plotly-express结合Dash实现直方图,最终的效果图 数据 数据是自行模拟的,姓名作为行索引,科目当做属性字段 import pandas as pd import numpy
这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第十八期,通过前面十七期的内容,如果你有用心学习的话,那么恭喜你已经具备使用Dash编写常规web应用的能力了。
这是我的系列教程「Python+Dash快速web应用开发」的第十八期,通过前面十七期的内容,如果你有用心学习的话,那么恭喜你已经具备使用Dash编写常规web应用的能力了。
这里需要用到云函数,云存储和云数据库。可以说通过这一个例子,把小程序云开发相关的知识都用到了。下面就来介绍如何实现
这也是Tableau、Power BI这类商业智能仪表盘持续流行的原因之一,这些工具为数据提供了精美的图形解释。
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