国产 无码 综合区,色欲AV无码国产永久播放,无码天堂亚洲国产AV,国产日韩欧美女同一区二区

如何使用Plotly和Dash進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了如何使用Plotly和Dash進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,請(qǐng)大家不吝賜教,您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問。

本文分享自華為云社區(qū)《從數(shù)據(jù)到部署使用Plotly和Dash實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化與生產(chǎn)環(huán)境部署》,作者: 檸檬味擁抱。

數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析中至關(guān)重要的一環(huán),它能夠幫助我們更直觀地理解數(shù)據(jù)并發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和趨勢(shì)。在Python中,有許多強(qiáng)大的工具可以用來進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化,其中Plotly和Dash是兩個(gè)備受歡迎的選擇。Plotly提供了豐富多樣的交互式繪圖功能,而Dash則是一個(gè)用于構(gòu)建交互式Web應(yīng)用的Python框架。本文將介紹如何使用Plotly和Dash進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化,并通過案例代碼展示其應(yīng)用。

安裝Plotly與Dash

首先,我們需要安裝Plotly和Dash庫(kù)。你可以通過以下命令使用pip來安裝它們:

pip install plotly dash

安裝完成后,我們就可以開始使用這兩個(gè)庫(kù)了。

案例代碼:簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用

讓我們以一個(gè)簡(jiǎn)單的例子開始,假設(shè)我們有一些關(guān)于銷售數(shù)據(jù)的CSV文件,我們想要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)交互式的圖表來可視化這些數(shù)據(jù),并將其部署為一個(gè)Web應(yīng)用。首先,我們需要導(dǎo)入必要的庫(kù):

import dash
from dash import dcc, html
import plotly.express as px
import pandas as pd

# 讀取數(shù)據(jù)
df = pd.read_csv('sales_data.csv')

# 創(chuàng)建Dash應(yīng)用
app = dash.Dash(__name__)

# 布局
app.layout = html.Div([
    html.H1("銷售數(shù)據(jù)可視化"),
    dcc.Graph(
        id='sales-graph'
    )
])

# 回調(diào)函數(shù)
@app.callback(
    dash.dependencies.Output('sales-graph', 'figure'),
    [dash.dependencies.Input('sales-graph', 'value')]
)
def update_graph(selected_year):
    filtered_df = df[df['Year'] == selected_year]
    fig = px.bar(filtered_df, x='Month', y='Sales', title=f'銷售數(shù)據(jù) - {selected_year}')
    return fig

# 啟動(dòng)應(yīng)用
if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

在這個(gè)例子中,我們首先讀取了名為sales_data.csv的CSV文件,然后創(chuàng)建了一個(gè)Dash應(yīng)用。在應(yīng)用的布局中,我們定義了一個(gè)標(biāo)題和一個(gè)空的圖表區(qū)域。然后,我們?cè)O(shè)置了一個(gè)回調(diào)函數(shù),當(dāng)用戶選擇不同的年份時(shí),圖表將會(huì)更新以顯示相應(yīng)年份的銷售數(shù)據(jù)。最后,我們通過調(diào)用run_server方法來啟動(dòng)應(yīng)用。

確保你的sales_data.csv文件包含了必要的數(shù)據(jù)字段(比如Year、Month和Sales),這樣代碼才能正常運(yùn)行。

案例代碼:高級(jí)數(shù)據(jù)可視化與交互

在上一個(gè)案例中,我們展示了如何使用Dash和Plotly創(chuàng)建一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用。現(xiàn)在,讓我們進(jìn)一步探索一些高級(jí)功能,比如添加更多交互性和定制化。

假設(shè)我們想要展示銷售數(shù)據(jù)的趨勢(shì),并允許用戶通過選擇不同的產(chǎn)品類別來查看不同的趨勢(shì)。我們可以通過下面的代碼來實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能:

import dash
from dash import dcc, html
import plotly.express as px
import pandas as pd

# 讀取數(shù)據(jù)
df = pd.read_csv('sales_data.csv')

# 創(chuàng)建Dash應(yīng)用
app = dash.Dash(__name__)

# 布局
app.layout = html.Div([
    html.H1("銷售數(shù)據(jù)趨勢(shì)"),
    dcc.Dropdown(
        id='product-dropdown',
        options=[
            {'label': '產(chǎn)品A', 'value': 'Product A'},
            {'label': '產(chǎn)品B', 'value': 'Product B'},
            {'label': '產(chǎn)品C', 'value': 'Product C'}
        ],
        value='Product A'
    ),
    dcc.Graph(
        id='sales-trend'
    )
])

# 回調(diào)函數(shù)
@app.callback(
    dash.dependencies.Output('sales-trend', 'figure'),
    [dash.dependencies.Input('product-dropdown', 'value')]
)
def update_trend(selected_product):
    filtered_df = df[df['Product'] == selected_product]
    fig = px.line(filtered_df, x='Month', y='Sales', title=f'{selected_product}銷售趨勢(shì)')
    return fig

# 啟動(dòng)應(yīng)用
if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

在這個(gè)例子中,我們添加了一個(gè)下拉菜單,允許用戶選擇不同的產(chǎn)品類別。當(dāng)用戶選擇不同的產(chǎn)品后,圖表將會(huì)更新以顯示所選產(chǎn)品的銷售趨勢(shì)。這樣,用戶就可以更靈活地探索不同產(chǎn)品的銷售情況。

除了簡(jiǎn)單的折線圖外,Plotly還提供了豐富的圖表類型和定制選項(xiàng),可以滿足更多復(fù)雜的可視化需求。Dash則允許我們構(gòu)建交互式的Web應(yīng)用,并通過回調(diào)函數(shù)實(shí)現(xiàn)圖表的動(dòng)態(tài)更新,為用戶提供更好的體驗(yàn)。

添加交互性與樣式美化

在上述案例中,我們展示了如何使用Dash和Plotly創(chuàng)建數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用,并提供了基本的交互功能?,F(xiàn)在,讓我們進(jìn)一步添加一些交互性和樣式美化,使我們的應(yīng)用更加吸引人和易于使用。

import dash
from dash import dcc, html, callback_context
import plotly.express as px
import pandas as pd

# 讀取數(shù)據(jù)
df = pd.read_csv('sales_data.csv')

# 獲取唯一的產(chǎn)品列表
available_products = df['Product'].unique()

# 創(chuàng)建Dash應(yīng)用
app = dash.Dash(__name__)

# 應(yīng)用樣式
app.layout = html.Div([
    html.H1("銷售數(shù)據(jù)趨勢(shì)", style={'textAlign': 'center'}),
    html.Div([
        html.Label("選擇產(chǎn)品:"),
        dcc.Dropdown(
            id='product-dropdown',
            options=[{'label': product, 'value': product} for product in available_products],
            value=available_products[0]
        )
    ], style={'width': '50%', 'margin': 'auto', 'textAlign': 'center'}),
    dcc.Graph(
        id='sales-trend',
        config={'displayModeBar': False}  # 禁用圖表的模式欄
    )
], style={'padding': '20px'})

# 回調(diào)函數(shù)
@app.callback(
    dash.dependencies.Output('sales-trend', 'figure'),
    [dash.dependencies.Input('product-dropdown', 'value')]
)
def update_trend(selected_product):
    filtered_df = df[df['Product'] == selected_product]
    fig = px.line(filtered_df, x='Month', y='Sales', title=f'{selected_product}銷售趨勢(shì)')
    return fig

# 啟動(dòng)應(yīng)用
if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

在這個(gè)例子中,我們添加了一些樣式以使應(yīng)用看起來更吸引人。我們?cè)O(shè)置了標(biāo)題居中顯示,并在產(chǎn)品下拉菜單周圍添加了一些空白空間以增加布局的美觀性。此外,我們還禁用了圖表的模式欄,以簡(jiǎn)化用戶界面。

通過這些改進(jìn),我們的應(yīng)用現(xiàn)在不僅提供了強(qiáng)大的交互式數(shù)據(jù)可視化功能,而且具有更好的外觀和用戶體驗(yàn)。這將使用戶更愿意使用我們的應(yīng)用來探索數(shù)據(jù),并從中獲得有價(jià)值的見解。

部署至生產(chǎn)環(huán)境

在完成數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用的開發(fā)之后,我們通常希望將應(yīng)用部署到生產(chǎn)環(huán)境中,以便其他用戶能夠訪問和使用。在本節(jié)中,我們將討論如何將我們的Dash應(yīng)用部署到生產(chǎn)服務(wù)器上。

使用Gunicorn和Nginx

Gunicorn是一個(gè)Python WSGI(HTTP服務(wù)器) HTTP服務(wù)器,它能夠處理來自Web應(yīng)用的HTTP請(qǐng)求。Nginx則是一個(gè)高性能的HTTP和反向代理服務(wù)器,通常用于處理靜態(tài)文件和負(fù)載均衡。

首先,我們需要安裝Gunicorn和Nginx:

pip install gunicorn
sudo apt-get install nginx

接下來,我們使用Gunicorn來運(yùn)行我們的Dash應(yīng)用:

gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:8050 your_app:app

這將在本地啟動(dòng)Gunicorn服務(wù)器,并將Dash應(yīng)用運(yùn)行在8050端口上。接下來,我們需要配置Nginx來作為反向代理,將HTTP請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)到Gunicorn服務(wù)器上。

配置Nginx

在Nginx的配置文件中添加以下內(nèi)容:

server {
    listen 80;
    server_name your_domain.com;

    location / {
        proxy_pass http://127.0.0.1:8050;
        proxy_redirect off;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
    }
}

將your_domain.com替換為你的域名。然后重新加載Nginx配置:

sudo systemctl reload nginx

現(xiàn)在,你的Dash應(yīng)用已經(jīng)成功部署到生產(chǎn)環(huán)境中,并且可以通過你的域名訪問了。

使用HTTPS

為了提高安全性,我們還可以配置Nginx來使用HTTPS協(xié)議。你需要獲取SSL證書并將其配置到Nginx中。一種簡(jiǎn)單的方法是使用Let’s Encrypt來獲取免費(fèi)的SSL證書。以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的配置示例:

server {
    listen 80;
    server_name your_domain.com;

    location / {
        return 301 https://$host$request_uri;
    }
}

server {
    listen 443 ssl;
    server_name your_domain.com;

    ssl_certificate /etc/letsencrypt/live/your_domain.com/fullchain.pem;
    ssl_certificate_key /etc/letsencrypt/live/your_domain.com/privkey.pem;

    location / {
        proxy_pass http://127.0.0.1:8050;
        proxy_redirect off;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
    }
}

這樣配置后,你的Dash應(yīng)用將通過HTTPS協(xié)議提供服務(wù),并且所有的HTTP請(qǐng)求都會(huì)被重定向到HTTPS。

集成用戶認(rèn)證和權(quán)限管理

在某些情況下,你可能希望限制對(duì)數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用的訪問,只允許特定用戶或用戶組訪問。為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn),我們可以集成用戶認(rèn)證和權(quán)限管理系統(tǒng)。

使用基本認(rèn)證

一種簡(jiǎn)單的方法是使用基本認(rèn)證(Basic Authentication)。你可以在Nginx中配置基本認(rèn)證,要求用戶在訪問應(yīng)用之前提供用戶名和密碼。以下是一個(gè)示例Nginx配置:

server {
    listen 443 ssl;
    server_name your_domain.com;

    ssl_certificate /etc/letsencrypt/live/your_domain.com/fullchain.pem;
    ssl_certificate_key /etc/letsencrypt/live/your_domain.com/privkey.pem;

    location / {
        auth_basic "Restricted Access";
        auth_basic_user_file /etc/nginx/.htpasswd;

        proxy_pass http://127.0.0.1:8050;
        proxy_redirect off;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
    }
}

在這個(gè)配置中,我們使用auth_basic指令啟用基本認(rèn)證,并指定了一個(gè)密碼文件/etc/nginx/.htpasswd。你需要使用htpasswd工具創(chuàng)建這個(gè)密碼文件,并向其中添加用戶名和密碼。

使用OAuth認(rèn)證

另一種常見的方法是使用OAuth認(rèn)證。通過OAuth,你可以將用戶的認(rèn)證過程委托給第三方身份提供者,如Google、GitHub等。一旦用戶通過第三方身份提供者認(rèn)證成功,他們就可以訪問你的應(yīng)用。

你可以使用Dash的dash-auth庫(kù)來實(shí)現(xiàn)OAuth認(rèn)證。該庫(kù)提供了一種簡(jiǎn)單的方式來集成多種OAuth提供者,并限制對(duì)Dash應(yīng)用的訪問。

添加權(quán)限管理

除了認(rèn)證之外,你可能還希望對(duì)用戶進(jìn)行授權(quán),以確定他們是否有權(quán)訪問特定的數(shù)據(jù)或功能。一種常見的方法是在應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)角色基礎(chǔ)的訪問控制(Role-Based Access Control,RBAC)系統(tǒng)。通過RBAC,你可以將用戶分配到不同的角色,并在應(yīng)用中限制不同角色的訪問權(quán)限。

你可以在Dash應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)RBAC系統(tǒng),根據(jù)用戶的角色來決定他們是否有權(quán)執(zhí)行特定操作。這可能涉及到在用戶登錄時(shí)檢查他們的角色,并根據(jù)角色動(dòng)態(tài)地調(diào)整應(yīng)用中的功能和數(shù)據(jù)訪問權(quán)限。

日志記錄和錯(cuò)誤處理

在部署生產(chǎn)環(huán)境的應(yīng)用時(shí),日志記錄和錯(cuò)誤處理是非常重要的。良好的日志記錄可以幫助你追蹤應(yīng)用的運(yùn)行情況,并及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決問題。錯(cuò)誤處理能夠提高應(yīng)用的穩(wěn)定性,減少因錯(cuò)誤而導(dǎo)致的服務(wù)中斷。

配置日志記錄

首先,讓我們配置應(yīng)用的日志記錄。Dash應(yīng)用通常會(huì)輸出日志到stdout或stderr,我們可以通過重定向這些日志到一個(gè)文件來進(jìn)行記錄。我們還可以使用Python的logging模塊來實(shí)現(xiàn)更高級(jí)的日志記錄。

import logging

logging.basicConfig(filename='app.log', level=logging.INFO)

在Dash應(yīng)用中添加上述代碼將會(huì)把日志記錄到名為app.log的文件中,并設(shè)置記錄級(jí)別為INFO。你可以根據(jù)需要調(diào)整日志級(jí)別,以便記錄不同程度的信息。

錯(cuò)誤處理

另一個(gè)重要的方面是錯(cuò)誤處理。當(dāng)應(yīng)用發(fā)生錯(cuò)誤時(shí),我們希望能夠捕獲并記錄這些錯(cuò)誤,同時(shí)向用戶提供友好的錯(cuò)誤信息。

在Dash應(yīng)用中,你可以使用try-except塊來捕獲異常,并在發(fā)生異常時(shí)返回一個(gè)錯(cuò)誤頁(yè)面或顯示一條友好的錯(cuò)誤消息。

@app.server.errorhandler(Exception)
def handle_error(e):
    logging.error(f'An error occurred: {str(e)}')
    return html.H1("Oops! Something went wrong."), 500

在上述代碼中,我們定義了一個(gè)錯(cuò)誤處理函數(shù)handle_error,它捕獲了所有的異常。當(dāng)發(fā)生異常時(shí),它會(huì)將錯(cuò)誤信息記錄到日志中,并返回一個(gè)包含錯(cuò)誤消息的頁(yè)面給用戶。

通過良好的日志記錄和錯(cuò)誤處理,我們可以更好地了解應(yīng)用的運(yùn)行情況,并在發(fā)生錯(cuò)誤時(shí)采取相應(yīng)的措施來保障應(yīng)用的穩(wěn)定性和可靠性。

監(jiān)控和性能優(yōu)化

最后,一旦應(yīng)用部署到生產(chǎn)環(huán)境中,我們還需要定期監(jiān)控應(yīng)用的性能,并采取措施來優(yōu)化性能。這包括監(jiān)控應(yīng)用的響應(yīng)時(shí)間、內(nèi)存使用情況、CPU負(fù)載等指標(biāo),并根據(jù)監(jiān)控結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化。

你可以使用監(jiān)控工具如Prometheus、Grafana等來監(jiān)控應(yīng)用的性能指標(biāo),并根據(jù)監(jiān)控結(jié)果進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。

總結(jié)

本文詳細(xì)介紹了將Dash應(yīng)用部署到生產(chǎn)環(huán)境的關(guān)鍵步驟和必要措施。首先,我們討論了使用Gunicorn和Nginx來部署Dash應(yīng)用的方法,并展示了如何通過HTTPS協(xié)議提高應(yīng)用的安全性。接著,我們探討了如何集成用戶認(rèn)證和權(quán)限管理系統(tǒng),以及如何配置日志記錄和錯(cuò)誤處理,從而提高應(yīng)用的穩(wěn)定性和可靠性。最后,我們強(qiáng)調(diào)了監(jiān)控和性能優(yōu)化的重要性,并提出了一些監(jiān)控工具和優(yōu)化方法。通過這些措施,我們可以將Dash應(yīng)用部署到生產(chǎn)環(huán)境中,并使其在生產(chǎn)環(huán)境中更加健壯和可靠,為用戶提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)和體驗(yàn)。

?文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-852334.html

點(diǎn)擊關(guān)注,第一時(shí)間了解華為云新鮮技術(shù)~

?

到了這里,關(guān)于如何使用Plotly和Dash進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!

本文來自互聯(lián)網(wǎng)用戶投稿,該文觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表本站立場(chǎng)。本站僅提供信息存儲(chǔ)空間服務(wù),不擁有所有權(quán),不承擔(dān)相關(guān)法律責(zé)任。如若轉(zhuǎn)載,請(qǐng)注明出處: 如若內(nèi)容造成侵權(quán)/違法違規(guī)/事實(shí)不符,請(qǐng)點(diǎn)擊違法舉報(bào)進(jìn)行投訴反饋,一經(jīng)查實(shí),立即刪除!

領(lǐng)支付寶紅包贊助服務(wù)器費(fèi)用

相關(guān)文章

  • 探索Python中的數(shù)據(jù)可視化利器:Plotly Express

    在數(shù)據(jù)分析和可視化領(lǐng)域,數(shù)據(jù)的有效呈現(xiàn)是至關(guān)重要的。Python作為一種強(qiáng)大的編程語言,提供了多種數(shù)據(jù)可視化工具和庫(kù)。其中,Plotly Express是一款受歡迎的數(shù)據(jù)可視化庫(kù),它提供了簡(jiǎn)單易用的接口和豐富的圖表類型,使得數(shù)據(jù)可視化變得輕松而愉快。本文將介紹Plotly Exp

    2024年02月10日
    瀏覽(33)
  • 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與可視化的Dash應(yīng)用程序

    數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與可視化的Dash應(yīng)用程序

    在數(shù)據(jù)分析和可視化領(lǐng)域,Dash是一個(gè)強(qiáng)大的工具,它結(jié)合了Python中的數(shù)據(jù)處理庫(kù)(如pandas)和交互式可視化庫(kù)(如Plotly)以及Web應(yīng)用程序開發(fā)框架。本文將介紹如何使用Dash創(chuàng)建一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和可視化應(yīng)用程序,從Microsoft Access數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取數(shù)據(jù)并在Web界面上展示。C:

    2024年02月12日
    瀏覽(23)
  • 【數(shù)據(jù)挖掘與人工智能可視化分析】可視化分析:如何通過可視化技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和發(fā)現(xiàn)

    作者:禪與計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)藝術(shù) 數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)和人工智能(Artificial Intelligence,AI)已經(jīng)成為當(dāng)今社會(huì)熱點(diǎn)話題。這兩者之間的結(jié)合也帶來了很多挑戰(zhàn)。作為數(shù)據(jù)科學(xué)家、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、深度學(xué)習(xí)研究員等,掌握了數(shù)據(jù)的獲取、清洗、處理、建模、應(yīng)用這些技術(shù)的前提下,

    2024年02月07日
    瀏覽(42)
  • Vue中如何進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化圖表展示

    Vue中如何進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化圖表展示

    數(shù)據(jù)可視化是現(xiàn)代化的數(shù)據(jù)分析和展示方式,可以使數(shù)據(jù)更加直觀、易于理解和傳達(dá)。Vue作為一款流行的前端框架,提供了豐富的插件和工具來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化圖表展示,其中最常用的是Echarts和D3.js。 本文將介紹如何使用Vue和Echarts/D3.js來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化圖表展示,并提供示

    2024年02月09日
    瀏覽(24)
  • 【數(shù)據(jù)可視化】通過使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲對(duì)數(shù)據(jù)爬取并進(jìn)行可視化分析

    【數(shù)據(jù)可視化】通過使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲對(duì)數(shù)據(jù)爬取并進(jìn)行可視化分析

    ??本次項(xiàng)目所爬取的網(wǎng)頁(yè)為柳州職業(yè)技術(shù)學(xué)院電子信息工程學(xué)院的超星學(xué)習(xí)通課程中心。在該網(wǎng)頁(yè)中可以查看到電子信息工程學(xué)院歷年的超星課程創(chuàng)建情況,還可以進(jìn)入到課程界面查看相應(yīng)的教學(xué)資源。 ??在該網(wǎng)頁(yè)中,詳細(xì)記錄了課程序號(hào)、課程名稱、課程鏈接、所屬院

    2024年02月04日
    瀏覽(17)
  • 使用Kibana進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化

    使用Kibana進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化

    使用 Kibana 進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化 使用 ELK 堆棧(Elasticsearch、Logstash 和 Kibana)和 Elastic Stack 的一部分 Kibana 可視化和分析數(shù)據(jù)。 課程英文名:Data Visualization with Kibana 此視頻教程共21.0小時(shí),中英雙語字幕,畫質(zhì)清晰無水印,源碼附件全 下載地址 百度網(wǎng)盤地址:https://pan.baidu.com/s/1

    2023年04月13日
    瀏覽(13)
  • 如何使用Python進(jìn)行可視化/音視頻處理?

    要使用Python進(jìn)行可視化和音視頻處理,可以使用以下庫(kù): matplotlib:用于繪制各種類型的圖表和圖形,包括折線圖、柱狀圖、散點(diǎn)圖等。 seaborn:基于matplotlib的可視化庫(kù),提供更高級(jí)別的圖表和樣式,用于創(chuàng)建各種吸引人的統(tǒng)計(jì)圖表。 plotly:用于創(chuàng)建交互式圖表和數(shù)據(jù)可視化

    2024年02月09日
    瀏覽(33)
  • 使用Puppeteer進(jìn)行游戲數(shù)據(jù)可視化

    使用Puppeteer進(jìn)行游戲數(shù)據(jù)可視化

    導(dǎo)語 Puppeteer是一個(gè)基于Node.js的庫(kù),可以用來控制Chrome或Chromium瀏覽器,實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁(yè)操作、截圖、測(cè)試、爬蟲等功能。本文將介紹如何使用Puppeteer進(jìn)行游戲數(shù)據(jù)的爬取和可視化,以《英雄聯(lián)盟》為例。 概述 《英雄聯(lián)盟》是一款由Riot Games開發(fā)和運(yùn)營(yíng)的多人在線競(jìng)技游戲,擁有數(shù)億

    2024年02月09日
    瀏覽(27)
  • Kibana:使用 Kibana 自帶數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化(一)

    Kibana:使用 Kibana 自帶數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化(一)

    在今天的練習(xí)中,我們將使用 Kibana 自帶的數(shù)據(jù)來進(jìn)行一些可視化的展示。希望對(duì)剛開始使用 Kibana 的用戶有所幫助。 實(shí)驗(yàn)一:使用 Kibana Discover 搜索航班信 如果你還沒有安裝好自己的 Elastic Stack,你可以參考如下的視頻來開啟 Elastic?Stack 并進(jìn)行下面的練習(xí)。你可以開通阿里

    2024年02月08日
    瀏覽(27)
  • 【使用Neo4j進(jìn)行圖數(shù)據(jù)可視化】

    【使用Neo4j進(jìn)行圖數(shù)據(jù)可視化】

    ?? 算法題 ?? ?? 算法刷題專欄 | 面試必備算法 | 面試高頻算法 ?? ?? 越難的東西,越要努力堅(jiān)持,因?yàn)樗哂泻芨叩膬r(jià)值,算法就是這樣? ?? 作者簡(jiǎn)介:碩風(fēng)和煒,CSDN-Java領(lǐng)域優(yōu)質(zhì)創(chuàng)作者??,保研|國(guó)家獎(jiǎng)學(xué)金|高中學(xué)習(xí)JAVA|大學(xué)完善JAVA開發(fā)技術(shù)棧|面試刷題|面經(jīng)八股文

    2024年02月13日
    瀏覽(18)

覺得文章有用就打賞一下文章作者

支付寶掃一掃打賞

博客贊助

微信掃一掃打賞

請(qǐng)作者喝杯咖啡吧~博客贊助

支付寶掃一掃領(lǐng)取紅包,優(yōu)惠每天領(lǐng)

二維碼1

領(lǐng)取紅包

二維碼2

領(lǐng)紅包