Python Dash 一个可以玩转AI的可视化利器
很多人提到Tableau、Power BI等老牌可视化工具,这些工具确实引领了可视化的风潮,有开疆拓土之功。
但这次我要提名一个有黑马潜质的可视化工具-Dash,在某些地方比Tableau、PowerBI更胜一筹。
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Dash是一个基于web的Python工具包,所以你只需要会Python 就可以绘制图表、制作报告,无需js、css基础。
Dash 建立在 Plotly.js、React 和 Flask 之上,将现代 UI 元素(如下拉列表、滑块和图形)与 Python 相结合。
故而,它最重要的特点是完美集成Python数据科学生态,灵活而强大。
Dash是干什么的呢?
首先,它是一个可交互的可视化库,可以制作类型丰富的图表,包括统计图表、地图、三维动画等等,并集成到dashboard中。
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它的UI设计也很符合商用场景,交互非常流畅,以气泡图为例:
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其次,Dash还可用于自然语言处理、对象检测、预测分析等AI领域,这是传统BI工具不具备或不擅长的。比如下面的自动驾驶模拟:
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对象识别:
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还有图像处理:
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Dash有哪些主要特点
Dash有哪些主要特点
1、完美交互
如下图,将下拉列表与 D3.js Plotly Graph 连接起来。当用户在下拉列表中选择一个值时,应用程序代码会动态地将数据从 Google Finance 导出到 Pandas DataFrame 中。这个应用程序仅用 43 行代码编写(查看源代码)
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2、数据联动
Dash 应用程序代码是声明式和反应式的,这使得构建包含许多交互元素的复杂应用程序变得容易。下图是一个具有 5 个输入、3 个输出和交叉过滤的dashboard。
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3、图表丰富
Dash 使用 Plotly.js 来绘制图表。支持超过 35 种图表类型,包括地图、三维模型等。
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4、定制性强
Dash 不仅适用于仪表板,使用者可以自由控制应用程序的外观。下图一个 Dash 应用程序,它的样式看起来像一个 PDF 报告。
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5、应用于各学科场景
dash拥有大量的开源组件,这些组件可以帮你做生物、物理、化学、机械、汽车等等各方面的分析。
比如说生物组件dash_bio,可以轻松地分析和可视化生物信息学数据,并在 Dash 应用程序中与它们交互。
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图像处理组件dash_vtk,用于三维计算机图形学、图像处理和可视化。
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6、AI应用开发
dash可以使用Python、R、Julia来编写程序,能很好的应用机器学习、深度学习等框架,进行AI应用开发
关于学习教程
dash的国内教程非常少,主要是以官方文档为主,而且是英文的,对初学者来说不那么友好。
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