摘要：本文汇总了中数款仪表盘工具，简单比较其使用场景学习难度，挑选趁手的来玩即可。进一步学习谁是中最强开发工具谁是中最强开发工具
仪表盘 (Dashboard)，可简单的理解为一个交互式网页，在其中，用户可以不懂代码，拖拖拽拽即可与数据交互、做数据探索建模分析、展示自己关注的结果。
本文汇总了Python/R/Julia中数款仪表盘 (Dashboard)工具，简单比较其使用场景、学习难度，挑选趁手的来玩即可。
Dash和前面介绍的plotly出自同一家公司，可基于Python, R, Julia和 F#语言高效开发仪表盘，为机器学习和数据科学结果提供良好展示；
专注于企业级仪表板的创建，部分功能开源（人名币玩家可尝试全功能企业版本），高级API plotly-express的发布使Dash更容易上手；
一个简单的Python Dash例子，使用熟悉的iris数据集，代码存入dash.t.py中，内容如下，
import dashfrom dash import dccfrom dash import htmlfrom dash.dependencies import Input, Outputimport plotly.express as pxdf = px.data.iris()all_dims = ["sepal_length", "sepal_width", "petal_length", "petal_width"]app = dash.Dash(__name__)app.layout = html.Div([ dcc.Dropdown(id="dropdown", options=[{ "label": x, "value": x } for x in all_dims], value=all_dims[:2], multi=True), dcc.Graph(id="splom"),])@app.callback(Output("splom", "figure"), [Input("dropdown", "value")])def update_bar_chart(dims): fig = px.scatter_matrix(df, dimensions=dims, color="species")#plotly.express可视化 return figapp.run_server(debug=True)python dash.t.py
Dash is running on http://xxx/
浏览器中打开 http://xxx/
进一步学习： 谁是Python/R/Julia中最强Dashboard APP开发工具？
相较于Dash，Streamlit只能基于Python开发仪表盘，但是完全开源；
比Dash更容易上手，几分钟即可创建一个仪表盘，可节省更多时间做数据分析。
一个简单Python Streamlit例子，求任意数平方，代码存入stre.t.py中，内容如下，
import streamlit as stx = st.slider("Select a value")st.write(x, "squared is", x * x)streamlit run stre.t.py
You can now view your Streamlit app in your browser.
Local URL: http://xx
打开http://xx
更复杂的例子，利用自动驾驶数据集，使用YOLO做对象检测，
进一步学习：谁是Python/R/Julia中最强Dashboard APP开发工具？
Shiny是R中的工具，能非常友好的融合R中的其它工具，譬如ggplot2等，推荐R用户使用；
Shiny功能不及Dash强大，特别是Dash的企业收费版本。
一个例子，和ggplot2一样，创建的页面非常优雅，
进一步学习：谁是Python/R/Julia中最强Dashboard APP开发工具？
Jupyter Notebook重度玩家首选，Voila快速将Jupyter Notebook变成仪表盘；
Voila非常轻量级，当需要将Jupyter Notebook结果展示给非技术团队时，推荐。
Python Voila一个简单例子，
进一步学习：
需要快速将Jupyter Notebook变成仪表盘，但是Voila又不能充分满足这个需求时，推荐Panel。
进一步学习：谁是Python/R/Julia中最强Dashboard APP开发工具？
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