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Python 在數(shù)據(jù)分析和可視化方面的能力是不可否認(rèn)的。 構(gòu)建實(shí)時(shí)儀表板是數(shù)據(jù)科學(xué)家在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的世界中駕馭的一項(xiàng)關(guān)鍵技能。本文探討了七個(gè)強(qiáng)大的 Python 庫(kù)，非常適合創(chuàng)建動(dòng)態(tài)和交互式儀表板。

Dash 是我首選的基于網(wǎng)絡(luò)分析應(yīng)用程序的庫(kù)。 它利用 Flask、Plotly.js 和 React.js，為具有響應(yīng)式組件的儀表板提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。 展示實(shí)時(shí)更新圖表的基本 Dash 應(yīng)用程序如下所示：

import dash
from dash import dcc, html
from dash.dependencies import Input, Output
import plotly.express as px
import pandas as pd

app = dash.Dash(__name__)

app.layout = html.Div([
    dcc.Graph(id='live-update-graph'),
    dcc.Interval(
       # ... (rest of the code)

此代碼生成每秒更新一次的散點(diǎn)圖，包含新的數(shù)據(jù)點(diǎn)。 Dash 的回調(diào)機(jī)制簡(jiǎn)化了響應(yīng)用戶輸入或數(shù)據(jù)更改的交互元素的創(chuàng)建。

Bokeh 是另一個(gè)優(yōu)秀的交互式繪圖和儀表板庫(kù)，特別適合流數(shù)據(jù)。它的優(yōu)勢(shì)在于處理大型數(shù)據(jù)集和創(chuàng)建鏈接圖。 這是一個(gè) Bokeh 服務(wù)器應(yīng)用程序，展示了實(shí)時(shí)流圖：

from bokeh.plotting import figure, curdoc
from bokeh.driving import linear
import random

# ... (rest of the code)

此代碼生成一個(gè)線圖，每 100 毫秒更新一次新的隨機(jī)數(shù)據(jù)。 Bokeh 的服務(wù)器有利于實(shí)時(shí)更新和交互。

Streamlit 是快速儀表板原型設(shè)計(jì)和部署的最愛(ài)。其用戶友好的 API 簡(jiǎn)化了交互式 Web 應(yīng)用程序的創(chuàng)建。 生成實(shí)時(shí)折線圖的簡(jiǎn)單 Streamlit 應(yīng)用程序如下所示：

import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np

# ... (rest of the code)

此代碼創(chuàng)建一個(gè)折線圖，不斷添加隨機(jī)數(shù)據(jù)點(diǎn)。 Streamlit 的自動(dòng)重新運(yùn)行功能簡(jiǎn)化了實(shí)時(shí)可視化開(kāi)發(fā)。

Panel 擅長(zhǎng)通過(guò)組合來(lái)自各種可視化庫(kù)的繪圖來(lái)創(chuàng)建儀表板。 這在集成 Matplotlib、Bokeh 和 Plotly 的可視化時(shí)特別有用。 帶有 Matplotlib 和 Bokeh 圖的面板儀表板示例是：

import panel as pn
import matplotlib.pyplot as plt
from bokeh.plotting import figure

# ... (rest of the code)

此代碼顯示一個(gè)儀表板，其中包含垂直排列的 Matplotlib 圖和 Bokeh 圖。面板的靈活性簡(jiǎn)化了復(fù)雜布局和交互式小部件的創(chuàng)建。

Plotly 非常適合生成交互式、出版質(zhì)量的圖表。 其 Plotly Express API 使用簡(jiǎn)潔的代碼簡(jiǎn)化了復(fù)雜可視化的創(chuàng)建。動(dòng)畫(huà) Plotly Express 散點(diǎn)圖的示例是：

import plotly.express as px
import pandas as pd

# ... (rest of the code)

此代碼生成一個(gè)動(dòng)畫(huà)散點(diǎn)圖，說(shuō)明不同國(guó)家的人均 GDP 和預(yù)期壽命之間隨時(shí)間變化的關(guān)系。

Flask-SocketIO 通過(guò)實(shí)時(shí)雙向通信增強(qiáng)了基于 Web 的儀表板。它對(duì)于將數(shù)據(jù)從服務(wù)器實(shí)時(shí)推送到客戶端特別有用。 一個(gè)簡(jiǎn)單的 Flask-SocketIO 應(yīng)用程序向客戶端發(fā)送隨機(jī)數(shù)據(jù)是：

import dash
from dash import dcc, html
from dash.dependencies import Input, Output
import plotly.express as px
import pandas as pd

app = dash.Dash(__name__)

app.layout = html.Div([
    dcc.Graph(id='live-update-graph'),
    dcc.Interval(
       # ... (rest of the code)

此代碼創(chuàng)建一個(gè) Flask-SocketIO 服務(wù)器，每秒向客戶端傳輸隨機(jī)數(shù)據(jù)。 需要帶有 JavaScript 的隨附 HTML 模板來(lái)接收和顯示此數(shù)據(jù)。

HoloViz（以前稱為 PyViz）簡(jiǎn)化了 Python 中的數(shù)據(jù)可視化。 它包括 HoloViews、GeoViews 和 Datashader 等庫(kù)，支持創(chuàng)建具有鏈接可視化的復(fù)雜儀表板。這是使用 HoloViews 的示例：

from bokeh.plotting import figure, curdoc
from bokeh.driving import linear
import random

# ... (rest of the code)

此代碼創(chuàng)建一個(gè)具有交互式正弦和余弦曲線的布局。

性能優(yōu)化和響應(yīng)式設(shè)計(jì)最佳實(shí)踐：

為了獲得最佳性能，尤其是大型數(shù)據(jù)集，請(qǐng)考慮：高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)緩存、異步編程、數(shù)據(jù)聚合、WebSocket 連接、數(shù)據(jù)庫(kù)查詢優(yōu)化、延遲加載和強(qiáng)大的錯(cuò)誤處理。

對(duì)于響應(yīng)式用戶界面，采用響應(yīng)式設(shè)計(jì)原則、加載指示器、去抖動(dòng)/節(jié)流、分頁(yè)/無(wú)限滾動(dòng)、高效的客戶端渲染和優(yōu)化的 JavaScript 代碼。

總之，這七個(gè) Python 庫(kù)提供了用于構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)儀表板的強(qiáng)大工具。 最佳選擇取決于您的具體需求。 通過(guò)結(jié)合這些庫(kù)并實(shí)施最佳實(shí)踐，您可以創(chuàng)建高效且用戶友好的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)儀表板 - 在當(dāng)今以數(shù)據(jù)為中心的世界中，這是一項(xiàng)寶貴的技能。

101本書(shū)

（這部分保持不變，因?yàn)樗c文章的技術(shù)內(nèi)容沒(méi)有直接關(guān)系。）

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（這部分保持不變，因?yàn)樗c文章的技術(shù)內(nèi)容沒(méi)有直接關(guān)系。）

以上是用于構(gòu)建動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)儀表板的 ython 庫(kù)的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！