Dashboard 簡(jiǎn)介：即時(shí)監(jiān)控與資料視覺化的利器，需要具體程式碼範(fàn)例

Dashboard 是一種常見的資料視覺化工具，可以讓人們?cè)谝粋€(gè)地方快速瀏覽多個(gè)指標(biāo)。 Dashboard 可以即時(shí)監(jiān)控任何事物的運(yùn)作狀態(tài)，並提供準(zhǔn)確的資訊和報(bào)告。不管你是在管理一個(gè)企業(yè)、追蹤一個(gè)專案的數(shù)據(jù)、追蹤市場(chǎng)趨勢(shì)，或是處理機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)輸出，Dashboard 總能發(fā)揮它的優(yōu)勢(shì)。

Dashboard 的主要目的是提供簡(jiǎn)單視覺化的工具，使我們能夠在不同的專案中即時(shí)查看和監(jiān)控資料。它優(yōu)化了數(shù)據(jù)展示的方式，使其更加有吸引力和易於理解。 Dashboard 可以幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)，並幫助我們做出準(zhǔn)確的決策。在這篇文章中，我們將探討 Dashboard 的一些基本概念和一些具體的程式碼範(fàn)例。

基本概念

在開始寫 Dashboard 之前，我們需要先了解 Dashboard 的一些基本概念。以下是一些基本概念的解釋：

1. 指標(biāo)：Dashboard 中的指標(biāo)是要被監(jiān)控和測(cè)量的資料項(xiàng)。例如，網(wǎng)站的訪問量可以是一個(gè)指標(biāo)。
2. 維度：維度是指標(biāo)之間的分類，例如在一個(gè)銷售報(bào)告中，日期、地區(qū)、通路等都可以是維度。
3. 圖表類型：在 Dashboard 中，我們可以使用不同的圖表類型來展示數(shù)據(jù)，例如長(zhǎng)條圖、折線圖、圓餅圖等。
4. 資料來源：Dashboard 中的資料來源通常是資料庫，但也可以是從 API 或 Web 服務(wù)中取得的資料。

程式碼範(fàn)例

在這裡，我們將使用 Python 和 Bokeh 函式庫來建立一個(gè) Dashboard。 Bokeh 是一個(gè) Python 庫，用於製作互動(dòng)式 Web 視覺化的工具，可以與大多數(shù)流行的 Python 庫進(jìn)行集成，如 Pandas、NumPy、SciPy 等。

我們將使用天氣資料來建立 Dashboard。讓我們從導(dǎo)入所需的庫開始：

import pandas as pd
from bokeh.layouts import column
from bokeh.models import ColumnDataSource, RangeTool, HoverTool
from bokeh.plotting import figure, show

此外，我們還需要導(dǎo)入天氣資料集。

weather_data = pd.read_csv('https://assets.fundsindia.com/articles/wp-content/uploads/2019/07/2018_weather.csv')

使用pandas 函式庫，我們可以讀取CSV 檔案並將其轉(zhuǎn)換為DataFrame 對(duì)象，如下所示：

weather_data = pd.read_csv('https://assets.fundsindia.com/articles/wp-content/uploads/2019/07/2018_weather.csv')
weather_data['Date'] = pd.to_datetime(weather_data['Date'], format='%Y-%m-%d')
weather_data = weather_data.set_index('Date')

我們將使用Bokeh 函式庫建立兩個(gè)圖表：一個(gè)是關(guān)於溫度的折線圖，另一個(gè)是關(guān)於濕度的折線圖。

# 創(chuàng)建一個(gè)包含溫度數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源
temp_data = ColumnDataSource(weather_data[['Temperature']])
# 創(chuàng)建一個(gè)包含濕度數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源
humidity_data = ColumnDataSource(weather_data[['Humidity']])

# 創(chuàng)建一個(gè)繪圖工具，并添加溫度數(shù)據(jù)
temp_fig = figure(sizing_mode='scale_width', plot_height=300, x_axis_type='datetime')
temp_fig.line('Date', 'Temperature', source=temp_data)

# 創(chuàng)建一個(gè)繪圖工具，并添加濕度數(shù)據(jù)
humidity_fig = figure(sizing_mode='scale_width', plot_height=300, x_axis_type='datetime')
humidity_fig.line('Date', 'Humidity', source=humidity_data)

同時(shí)，我們也可以加入一個(gè)可拖曳的日期範(fàn)圍工具和懸停工具。

data_range_tool = RangeTool(x_range=temp_fig.x_range)
data_range_tool.overlay.fill_color = 'blue'
data_range_tool.overlay.fill_alpha = 0.2
temp_fig.add_tools(data_range_tool)
temp_fig.toolbar.active_multi = data_range_tool

hover_tool = HoverTool(mode='vline', tooltips=[('Temperature', '@Temperature'),('Humidity', '@Humidity')])
temp_fig.add_tools(hover_tool)
humidity_fig.add_tools(hover_tool)

最後，我們將兩個(gè)圖表組合在一起，並使用 Bokeh 的佈局工具來建立 Dashboard。

dashboard = column(temp_fig, humidity_fig)
show(dashboard)

這就是我們完整的 10 行 Dashboard 程式碼。

總結(jié)

Dashboard 是一個(gè)重要的工具，可以幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)，並幫助我們做出準(zhǔn)確的決策。在本文中，我們介紹了一些 Dashboard 的基本概念，並展示瞭如何使用 Python 和 Bokeh 庫創(chuàng)建一個(gè)簡(jiǎn)單的 Dashboard。希望這能對(duì)你有幫助！

以上是dashboard簡(jiǎn)介：即時(shí)監(jiān)控與資料視覺化的利器的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！