Python数据可视化中dash怎么用？-图灵python

之前跟大家说过很多工具，然而对于数据可视化这块说的是甚少甚少，一直碍于没有灵感，于是今天小编在搜索一些内容时候，突然看到了一个好玩的工具，非常适合作为本期的讲解内容，大家一定好奇这是什么吧，直接告诉大家，是关于数据可视化里的dash工具，小伙伴们有没有了解过的呢？如果没有听过，就一起来看下吧，当做自己知识库的累积。

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：

importdash
fromdash.dependenciesimportInput,Output
importdash_core_componentsasdcc
importdash_html_componentsashtml
frompandas_datareaderimportdataasweb
fromdatetimeimportdatetimeasdt
app=dash.Dash('HelloWorld')
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')])
defupdate_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：

上面只给大家展示了很少一部分的代码，却给大家演示出来非常详细的内容，可见这个工具很好使用，大家可以结合自己现在所用的工具，对比看下选择使用哈~