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。

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。

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:

[图片上传失败...(image-fc476f-1631357233467)]

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:

对象识别:

还有图像处理:

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)

[图片上传失败...(image-cbac4f-1631357233467)]

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。

[图片上传失败...(image-eceeb1-1631357233467)]

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。

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。

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。

[图片上传失败...(image-9cfa53-1631357233467)]

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。

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。

推荐阅读更多精彩内容