silvergorilla827
New member
#Python #Dashboard #dataviz #DatAcience #Visualization ### 4 gói Python để tạo bảng điều khiển tương tác
Trực quan hóa dữ liệu là một phần quan trọng của bất kỳ dự án khoa học dữ liệu.Nó cho phép bạn truyền đạt những phát hiện của bạn cho các bên liên quan một cách rõ ràng và súc tích.Tuy nhiên, việc tạo ra bảng điều khiển đẹp và tương tác có thể tốn thời gian và khó khăn.
Nếu bạn đang tìm kiếm một cách để tạo bảng điều khiển tương tác một cách nhanh chóng và dễ dàng, thì bạn sẽ gặp may.Có một số gói Python có thể giúp bạn làm điều đó.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét bốn gói Python tốt nhất để tạo bảng điều khiển tương tác.Chúng tôi sẽ thảo luận về các tính năng, lợi ích và nhược điểm của họ và chúng tôi sẽ cung cấp một số ví dụ về cách chúng có thể được sử dụng.
#### 1. Lô đất
Plotly là một thư viện Python phổ biến để tạo biểu đồ và biểu đồ tương tác.Nó hỗ trợ một loạt các loại biểu đồ, bao gồm biểu đồ dòng, biểu đồ thanh, sơ đồ phân tán và biểu đồ hình tròn.Plotly cũng giúp bạn dễ dàng thêm tính tương tác vào các biểu đồ của bạn, chẳng hạn như chú giải công cụ, thanh trượt và truyền thuyết.
Một trong những lợi ích của âm mưu là nó rất dễ sử dụng.Thư viện có API được ghi chép rõ ràng, và có rất nhiều hướng dẫn và ví dụ có sẵn trực tuyến.Plotly cũng miễn phí và nguồn mở, vì vậy bạn có thể sử dụng nó cho bất kỳ dự án nào bạn muốn.
Dưới đây là một ví dụ về bảng điều khiển âm mưu hiển thị các trường hợp Covid-19 hàng ngày ở Hoa Kỳ:
[!
#### 2. Dash
Dash là một khung Python để xây dựng các ứng dụng web tương tác.Nó được xây dựng trên đỉnh của cốt truyện, vì vậy nó hỗ trợ tất cả các loại biểu đồ giống nhau.Dash cũng giúp bạn dễ dàng thêm tính tương tác vào bảng điều khiển của bạn, chẳng hạn như nút, menu thả xuống và các hình thức.
Một trong những lợi ích của Dash là nó rất dễ sử dụng.Thư viện có một API đơn giản, và có rất nhiều hướng dẫn và ví dụ có sẵn trực tuyến.Dash cũng miễn phí và nguồn mở, vì vậy bạn có thể sử dụng nó cho bất kỳ dự án nào bạn muốn.
Dưới đây là một ví dụ về bảng điều khiển dấu gạch ngang cho thấy giá cổ phiếu của Tesla theo thời gian:
[!
#### 3. Bokeh
Bokeh là một thư viện Python để tạo trực quan hóa dữ liệu tương tác.Nó hỗ trợ một loạt các loại biểu đồ, bao gồm biểu đồ dòng, biểu đồ thanh, sơ đồ phân tán và bản đồ nhiệt.Bokeh cũng giúp bạn dễ dàng thêm tính tương tác với trực quan hóa của bạn, chẳng hạn như panning và phóng to.
Một trong những lợi ích của Bokeh là nó rất hiệu quả.Thư viện sử dụng WebGL để hiển thị trực quan hóa của nó, điều đó có nghĩa là chúng có thể được hiển thị suôn sẻ ngay cả trên các bộ dữ liệu lớn.Bokeh cũng miễn phí và nguồn mở, vì vậy bạn có thể sử dụng nó cho bất kỳ dự án nào bạn muốn.
Dưới đây là một ví dụ về bảng điều khiển Bokeh cho thấy sự phân phối thu nhập ở Hoa Kỳ:
[!
#### 4. Altair
Altair là một thư viện Python để tạo hình ảnh trực quan khai báo.Nó khác với các thư viện khác trong danh sách này ở chỗ nó không sử dụng phương pháp dựa trên biểu đồ.Thay vào đó, Altair sử dụng một ngữ pháp đồ họa để mô tả cách trực quan của bạn trông như thế nào.
Một trong những lợi ích của Altair là nó rất dễ sử dụng.Thư viện có API đơn giản và bạn có thể tạo trực quan hóa phức tạp chỉ với một vài dòng mã.Altair cũng miễn phí và nguồn mở, vì vậy bạn có thể sử dụng nó cho bất kỳ dự án nào bạn muốn.
Dưới đây là một ví dụ về bảng điều khiển Altair cho thấy mối quan hệ giữa GDP và tuổi thọ ở các quốc gia khác nhau:
[!
### Phần kết luận
đó là
=======================================
#Python #Dashboard #dataviz #datascience #Visualization ### 4 Python Packages to Create Interactive Dashboards
Data visualization is a critical part of any data science project. It allows you to communicate your findings to stakeholders in a clear and concise way. However, creating beautiful and interactive dashboards can be time-consuming and difficult.
If you're looking for a way to create interactive dashboards quickly and easily, then you're in luck. There are a number of Python packages that can help you do just that.
In this article, we'll take a look at four of the best Python packages for creating interactive dashboards. We'll discuss their features, benefits, and drawbacks, and we'll provide some examples of how they can be used.
#### 1. Plotly
Plotly is a popular Python library for creating interactive charts and graphs. It supports a wide variety of chart types, including line charts, bar charts, scatter plots, and pie charts. Plotly also makes it easy to add interactivity to your charts, such as tooltips, sliders, and legends.
One of the benefits of Plotly is that it's very easy to use. The library has a well-documented API, and there are plenty of tutorials and examples available online. Plotly is also free and open-source, so you can use it for any project you want.
Here's an example of a Plotly dashboard that shows the daily COVID-19 cases in the United States:
[](https://plotly.com/python/)
#### 2. Dash
Dash is a Python framework for building interactive web applications. It's built on top of Plotly, so it supports all of the same chart types. Dash also makes it easy to add interactivity to your dashboards, such as buttons, dropdown menus, and forms.
One of the benefits of Dash is that it's very easy to use. The library has a simple API, and there are plenty of tutorials and examples available online. Dash is also free and open-source, so you can use it for any project you want.
Here's an example of a Dash dashboard that shows the stock price of Tesla over time:
[](https://dash.plotly.com/)
#### 3. Bokeh
Bokeh is a Python library for creating interactive data visualizations. It supports a wide variety of chart types, including line charts, bar charts, scatter plots, and heatmaps. Bokeh also makes it easy to add interactivity to your visualizations, such as panning and zooming.
One of the benefits of Bokeh is that it's very performant. The library uses WebGL to render its visualizations, which means that they can be displayed smoothly even on large datasets. Bokeh is also free and open-source, so you can use it for any project you want.
Here's an example of a Bokeh dashboard that shows the distribution of income in the United States:
[](https://bokeh.org/)
#### 4. Altair
Altair is a Python library for creating declarative visualizations. It's different from the other libraries in this list in that it doesn't use a chart-based approach. Instead, Altair uses a grammar of graphics to describe how your visualization should look.
One of the benefits of Altair is that it's very easy to use. The library has a simple API, and you can create complex visualizations with just a few lines of code. Altair is also free and open-source, so you can use it for any project you want.
Here's an example of an Altair dashboard that shows the relationship between GDP and life expectancy in different countries:
[](https://altair-viz.github.io/)
### Conclusion
These are
Trực quan hóa dữ liệu là một phần quan trọng của bất kỳ dự án khoa học dữ liệu.Nó cho phép bạn truyền đạt những phát hiện của bạn cho các bên liên quan một cách rõ ràng và súc tích.Tuy nhiên, việc tạo ra bảng điều khiển đẹp và tương tác có thể tốn thời gian và khó khăn.
Nếu bạn đang tìm kiếm một cách để tạo bảng điều khiển tương tác một cách nhanh chóng và dễ dàng, thì bạn sẽ gặp may.Có một số gói Python có thể giúp bạn làm điều đó.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét bốn gói Python tốt nhất để tạo bảng điều khiển tương tác.Chúng tôi sẽ thảo luận về các tính năng, lợi ích và nhược điểm của họ và chúng tôi sẽ cung cấp một số ví dụ về cách chúng có thể được sử dụng.
#### 1. Lô đất
Plotly là một thư viện Python phổ biến để tạo biểu đồ và biểu đồ tương tác.Nó hỗ trợ một loạt các loại biểu đồ, bao gồm biểu đồ dòng, biểu đồ thanh, sơ đồ phân tán và biểu đồ hình tròn.Plotly cũng giúp bạn dễ dàng thêm tính tương tác vào các biểu đồ của bạn, chẳng hạn như chú giải công cụ, thanh trượt và truyền thuyết.
Một trong những lợi ích của âm mưu là nó rất dễ sử dụng.Thư viện có API được ghi chép rõ ràng, và có rất nhiều hướng dẫn và ví dụ có sẵn trực tuyến.Plotly cũng miễn phí và nguồn mở, vì vậy bạn có thể sử dụng nó cho bất kỳ dự án nào bạn muốn.
Dưới đây là một ví dụ về bảng điều khiển âm mưu hiển thị các trường hợp Covid-19 hàng ngày ở Hoa Kỳ:
[!
#### 2. Dash
Dash là một khung Python để xây dựng các ứng dụng web tương tác.Nó được xây dựng trên đỉnh của cốt truyện, vì vậy nó hỗ trợ tất cả các loại biểu đồ giống nhau.Dash cũng giúp bạn dễ dàng thêm tính tương tác vào bảng điều khiển của bạn, chẳng hạn như nút, menu thả xuống và các hình thức.
Một trong những lợi ích của Dash là nó rất dễ sử dụng.Thư viện có một API đơn giản, và có rất nhiều hướng dẫn và ví dụ có sẵn trực tuyến.Dash cũng miễn phí và nguồn mở, vì vậy bạn có thể sử dụng nó cho bất kỳ dự án nào bạn muốn.
Dưới đây là một ví dụ về bảng điều khiển dấu gạch ngang cho thấy giá cổ phiếu của Tesla theo thời gian:
[!
#### 3. Bokeh
Bokeh là một thư viện Python để tạo trực quan hóa dữ liệu tương tác.Nó hỗ trợ một loạt các loại biểu đồ, bao gồm biểu đồ dòng, biểu đồ thanh, sơ đồ phân tán và bản đồ nhiệt.Bokeh cũng giúp bạn dễ dàng thêm tính tương tác với trực quan hóa của bạn, chẳng hạn như panning và phóng to.
Một trong những lợi ích của Bokeh là nó rất hiệu quả.Thư viện sử dụng WebGL để hiển thị trực quan hóa của nó, điều đó có nghĩa là chúng có thể được hiển thị suôn sẻ ngay cả trên các bộ dữ liệu lớn.Bokeh cũng miễn phí và nguồn mở, vì vậy bạn có thể sử dụng nó cho bất kỳ dự án nào bạn muốn.
Dưới đây là một ví dụ về bảng điều khiển Bokeh cho thấy sự phân phối thu nhập ở Hoa Kỳ:
[!
#### 4. Altair
Altair là một thư viện Python để tạo hình ảnh trực quan khai báo.Nó khác với các thư viện khác trong danh sách này ở chỗ nó không sử dụng phương pháp dựa trên biểu đồ.Thay vào đó, Altair sử dụng một ngữ pháp đồ họa để mô tả cách trực quan của bạn trông như thế nào.
Một trong những lợi ích của Altair là nó rất dễ sử dụng.Thư viện có API đơn giản và bạn có thể tạo trực quan hóa phức tạp chỉ với một vài dòng mã.Altair cũng miễn phí và nguồn mở, vì vậy bạn có thể sử dụng nó cho bất kỳ dự án nào bạn muốn.
Dưới đây là một ví dụ về bảng điều khiển Altair cho thấy mối quan hệ giữa GDP và tuổi thọ ở các quốc gia khác nhau:
[!
### Phần kết luận
đó là
=======================================
#Python #Dashboard #dataviz #datascience #Visualization ### 4 Python Packages to Create Interactive Dashboards
Data visualization is a critical part of any data science project. It allows you to communicate your findings to stakeholders in a clear and concise way. However, creating beautiful and interactive dashboards can be time-consuming and difficult.
If you're looking for a way to create interactive dashboards quickly and easily, then you're in luck. There are a number of Python packages that can help you do just that.
In this article, we'll take a look at four of the best Python packages for creating interactive dashboards. We'll discuss their features, benefits, and drawbacks, and we'll provide some examples of how they can be used.
#### 1. Plotly
Plotly is a popular Python library for creating interactive charts and graphs. It supports a wide variety of chart types, including line charts, bar charts, scatter plots, and pie charts. Plotly also makes it easy to add interactivity to your charts, such as tooltips, sliders, and legends.
One of the benefits of Plotly is that it's very easy to use. The library has a well-documented API, and there are plenty of tutorials and examples available online. Plotly is also free and open-source, so you can use it for any project you want.
Here's an example of a Plotly dashboard that shows the daily COVID-19 cases in the United States:
[](https://plotly.com/python/)
#### 2. Dash
Dash is a Python framework for building interactive web applications. It's built on top of Plotly, so it supports all of the same chart types. Dash also makes it easy to add interactivity to your dashboards, such as buttons, dropdown menus, and forms.
One of the benefits of Dash is that it's very easy to use. The library has a simple API, and there are plenty of tutorials and examples available online. Dash is also free and open-source, so you can use it for any project you want.
Here's an example of a Dash dashboard that shows the stock price of Tesla over time:
[](https://dash.plotly.com/)
#### 3. Bokeh
Bokeh is a Python library for creating interactive data visualizations. It supports a wide variety of chart types, including line charts, bar charts, scatter plots, and heatmaps. Bokeh also makes it easy to add interactivity to your visualizations, such as panning and zooming.
One of the benefits of Bokeh is that it's very performant. The library uses WebGL to render its visualizations, which means that they can be displayed smoothly even on large datasets. Bokeh is also free and open-source, so you can use it for any project you want.
Here's an example of a Bokeh dashboard that shows the distribution of income in the United States:
[](https://bokeh.org/)
#### 4. Altair
Altair is a Python library for creating declarative visualizations. It's different from the other libraries in this list in that it doesn't use a chart-based approach. Instead, Altair uses a grammar of graphics to describe how your visualization should look.
One of the benefits of Altair is that it's very easy to use. The library has a simple API, and you can create complex visualizations with just a few lines of code. Altair is also free and open-source, so you can use it for any project you want.
Here's an example of an Altair dashboard that shows the relationship between GDP and life expectancy in different countries:
[](https://altair-viz.github.io/)
### Conclusion
These are
