数据可视化中dash的使用方法你是否了解数据可视化里dash这个工具的具体使用方法? 这类问题或许在你的日常学习或工作过程中经常出现, 我们盼望着能够透过该问题让你获得极大的收获。以下是小编整理的参考内容, 敬请一同查阅Dash这个框架是用来建立那些带有数据分析功能的应用软件的, 用户只要基于它来开发就可以了, 并不需要去直接动手弄什么代码细节。它的技术底子是由、React还有Flask这些东西给撑起来的。Dash咱们可以直接拿你的数据分析代码, 把它跟酷炫的 UI 网页应用结合起来。如上所述, 这里所展示的是一个由仅有 43 行代码所构建的应用, 该应用通过加载相关的程序包数据来实现功能, 并且借助 Dash 工具进行了可视化的呈现。代码演示import dashfrom dash.dependencies import Input, Outputimport dash_core_components as dccimport dash_html_components as htmlfrom pandas_datareader import data as webfrom datetime import datetime as dtapp dash.Dash(Hello World)app.layout html.Div([dcc.Dropdown(idmy-dropdown,options[{label: Coke, value: COKE},{label: Tesla, value: TSLA},{label: Apple, value: AAPL}],valueCOKE),dcc.Graph(idmy-graph)], style{width: 500})app.callback(Output(my-graph, figure), [Input(my-dropdown, value)])def update_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()呈现出来的最终效果表现情况是。非常感谢大家的认真阅读, 在仔细地看完了上面提到的所有具体内容之后, 你们对于数据可视化领域里面dash工具的具体使用方法是不是已经有了一个大致的了解, 真心希望这些文章里面的内容能够对各位朋友们产生一些实质性的帮助作用, 如果大家还想继续深入地了解其他的相同类型的详细知识内容的话, 那么请一定要及时关注和订阅亿速云这个行业资讯频道。