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摘要：本文匯總了中數款儀表盤工具，簡單比較其使用場景學習難度，挑選趁手的來玩即可。進一步學習誰是中最強開發工具誰是中最強開發工具
儀表盤 (Dashboard)，可簡單的理解為一個交互式網頁，在其中，用戶可以不懂代碼，拖拖拽拽即可與數據交互、做數據探索建模分析、展示自己關注的結果。
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本文匯總了Python/R/Julia中數款儀表盤 (Dashboard)工具，簡單比較其使用場景、學習難度，挑選趁手的來玩即可。
Dash和前面介紹的plotly出自同一家公司，可基于Python, R, Julia和?F#語言高效開發儀表盤，為機器學習和數據科學結果提供良好展示；
專注于企業級儀表板的創建，部分功能開源（人名幣玩家可嘗試全功能企業版本），高級API?plotly-express的發布使Dash更容易上手；
一個簡單的Python Dash例子，使用熟悉的iris數據集，代碼存入dash.t.py中，內容如下，
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可視化 return figapp.run_server(debug=True)python dash.t.py?
Dash is running on http://xxx/
瀏覽器中打開?http://xxx/
進一步學習：?誰是Python/R/Julia中最強Dashboard APP開發工具？
相較于Dash，Streamlit只能基于Python開發儀表盤，但是完全開源；
比Dash更容易上手，幾分鐘即可創建一個儀表盤，可節省更多時間做數據分析。
一個簡單Python Streamlit例子，求任意數平方，代碼存入stre.t.py中，內容如下，
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
打開http://xx
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更復雜的例子，利用自動駕駛數據集，使用YOLO做對象檢測，
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?進一步學習：誰是Python/R/Julia中最強Dashboard APP開發工具？
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，推薦R用戶使用；
Shiny功能不及Dash強大，特別是Dash的企業收費版本。
一個例子，和ggplot2一樣，創建的頁面非常優雅，?
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進一步學習：誰是Python/R/Julia中最強Dashboard APP開發工具？
Jupyter Notebook重度玩家首選，Voila快速將Jupyter Notebook變成儀表盤；
Voila非常輕量級，當需要將Jupyter Notebook結果展示給非技術團隊時，推薦。
Python?Voila一個簡單例子，
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?進一步學習：
需要快速將Jupyter Notebook變成儀表盤，但是Voila又不能充分滿足這個需求時，推薦Panel。
進一步學習：誰是Python/R/Julia中最強Dashboard APP開發工具？
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