Поиск по сайту:

Создание веб-панели визуализации данных с помощью Python и Plotly Dash


Визуализация данных позволяет нам исследовать закономерности, тенденции и взаимосвязи в наших данных, что позволяет нам получать значимую информацию. В этом уроке мы рассмотрим, как создать веб-панель визуализации данных с использованием Python и Plotly Dash.

Что такое Plotly Dash?

Python, популярный язык программирования для анализа и визуализации данных, предлагает различные библиотеки и платформы для создания интерактивных визуализаций. Одним из таких мощных фреймворков является Plotly Dash.

  • Plotly Dash — это платформа Python, которая позволяет легко создавать интерактивные веб-приложения и информационные панели. Он сочетает в себе простоту и универсальность Python с гибкостью и интерактивностью современных веб-технологий, таких как HTML, CSS и JavaScript.

  • С помощью Plotly Dash вы можете создавать собственные информационные панели, которые обеспечивают обновления в реальном времени, интерактивную визуализацию и полную интеграцию с источниками данных. Ключевым преимуществом Plotly Dash является его декларативный синтаксис, который позволяет легко определить макет и компоненты вашей информационной панели.

  • Вы можете использовать код Python для описания структуры и внешнего вида вашей информационной панели без необходимости писать HTML или JavaScript. Это делает процесс разработки более быстрым и доступным для разработчиков Python.

  • Кроме того, Plotly Dash предлагает широкий спектр интерактивных компонентов, таких как графики, ползунки, раскрывающиеся списки и таблицы, которые можно легко интегрировать в вашу панель мониторинга. Эти компоненты позволяют пользователям взаимодействовать с данными, фильтровать и исследовать различные аспекты, а также получать более глубокое понимание.

Plotly Dash также поддерживает обновления в реальном времени, позволяя вашей информационной панели динамически реагировать на изменения в базовых данных.

Начиная

Прежде чем начать, давайте убедимся, что у нас установлены необходимые инструменты и библиотеки. Мы будем использовать Plotly Dash, который можно установить через pip, стандартный менеджер пакетов Python. Откройте терминал или командную строку и выполните следующую команду:

pip install dash

После завершения установки мы можем приступить к созданию нашей веб-панели визуализации данных.

Веб-панель визуализации данных с Plotty Dash

Чтобы создать веб-панель визуализации данных с помощью Plotly Dash, нам необходимо выполнить несколько ключевых шагов. Для начала импортируем необходимые модули и классы:

import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
from dash.dependencies import Input, Output

Далее мы можем инициализировать приложение Dash:

app = dash.Dash(__name__)

Теперь давайте определим макет нашей информационной панели. В Dash макет определяется с помощью компонентов HTML и компонентов, специфичных для Dash. Мы можем использовать модуль html для определения общей структуры информационной панели и модуль dcc для добавления интерактивных компонентов.

app.layout = html.Div(
    children=[
        html.H1("Data Visualization Dashboard"),
        dcc.Graph(id="graph"),
        dcc.Slider(
            id="slider",
            min=0,
            max=10,
            step=0.5,
            value=5,
            marks={i: str(i) for i in range(11)},
        ),
    ]
)

В этом коде у нас есть простой макет, состоящий из заголовка H1, компонента графика и компонента слайдера. Компонент графика будет отображать нашу визуализацию данных, а компонент слайдера позволит пользователям взаимодействовать с данными.

Теперь давайте определим функции обратного вызова, которые будут обновлять график в зависимости от взаимодействия с пользователем. Мы можем использовать декоратор @app.callback, чтобы указать входные и выходные данные функции.

@app.callback(
    Output("graph", "figure"),
    [Input("slider", "value")]
)
def update_graph(value):
    # Code to update the graph based on the slider value
    # Replace with your own data and visualization code
    # Return the updated graph figure
    pass

В функции update_graph вы можете заменить код-заполнитель собственным кодом обработки и визуализации данных. Функция принимает значение ползунка в качестве входных данных и должна возвращать обновленную фигуру графика.

Наконец, мы можем запустить приложение Dash:

if __name__ == "__main__":
    app.run_server(debug=True)

Это запустит веб-сервер и сделает панель управления доступной в вашем браузере. Вы можете получить к нему доступ, перейдя по указанному локальному адресу.

Пример

Вот полный код:

import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
from dash.dependencies import Input, Output

app = dash.Dash(__name__)

app.layout = html.Div(
    children=[
        html.H1("Data Visualization Dashboard"),
        dcc.Graph(id="graph"),
        dcc.Slider(
            id="slider",
            min=0,
            max=10,
            step=0.5,
            value=5,
            marks={i: str(i) for i in range(11)},
        ),
    ]
)

@app.callback(
    Output("graph", "figure"),
    [Input("slider", "value")]
)
def update_graph(value):
    # Placeholder code to update the graph based on the slider value
    # Replace with your own data and visualization code
    import plotly.express as px
    import pandas as pd
    
    # Generate sample data
    df = pd.DataFrame({"x": [1, 2, 3, 4, 5], "y": [value * i for i in range(1, 6)]})
    
    # Create a scatter plot
    fig = px.scatter(df, x="x", y="y", title="Scatter Plot")
    
    return fig

if __name__ == "__main__":
    app.run_server(debug=True)

Пример вывода

После запуска приведенного выше кода вы увидите веб-панель с заголовком, точечной диаграммой и ползунком. Перемещение ползунка обновит график на основе выбранного значения.

В этом примере у нас есть точечная диаграмма, на которой значения y умножаются на значение ползунка.

Заключение

В этом уроке мы узнали, как создать веб-панель визуализации данных с использованием Python и Plotly Dash. Plotly Dash предоставляет простую и гибкую основу для создания интерактивных информационных панелей, которые можно развернуть в Интернете. Мы рассмотрели установку Plotly Dash с помощью pip и изучили основные компоненты и этапы создания информационной панели.

Статьи по данной тематике: