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Frank Ma · 三月 2 阅读大约需 2 分钟

一个基于IRIS的Python 全球疫情大数据仪表盘样例

我们很高兴与你分享有趣的信息,以及告诉你为什么Python是好的,它被用在哪里。

其中使用最多的库是NumPy和Pandas。NumPy(Numerical Python)用来对大型数据集进行分类。它简化了数组上的数学运算及其矢量化。Pandas提供两种数据结构:系列Series(一个元素列表)和数据框架DataFrames(一个有多列的表格)。这个库将数据转换为数据框架,允许你删除和添加新的列,以及执行各种操作。

Python为数据分析项目提供了无数的工具,可以帮助完成任何任务。

Python用于数据分析的优点和缺点:

几乎不可能为数据分析找到完美的语言,因为每一种语言都有自己的优势和劣势。一种更适合于可视化,而另一种在处理大量数据时效果更好。选择也取决于开发者的个人偏好。

Python的好处 - 伟大的社区。

编程从来都不是一件容易的事,即使是有很多经验的开发者也会遇到问题。幸运的是,每种语言都有一个社区来帮助你找到正确的解决方案。例如,在GitHub上,有超过9万个Python项目的存储库。因此,你几乎总能找到问题的答案。

这个Dash应用程序使用的主要框架:

后台 Backend

Dash每月被下载60万次,Dash是快速构建数据应用程序的原始低代码框架。Dash编写在Plotly.js和React.js之上,是构建和部署具有定制用户界面的数据应用程序的理想选择。它特别适合于任何从事数据工作的人。通过几个简单的模式(patterns),Dash抽象出了建立具有交互式数据可视化的全栈网络应用程序所需的所有技术和协议。Dash应用程序在Web浏览器中呈现。你可以将你的应用程序部署到虚拟机或Kubernetes集群中,然后通过URL分享。由于Dash应用程序是在Web浏览器中查看的,因此Dash本质上支持跨平台和移动应用。

使用IRIS和Dash的例子:

 

前端 Frontend

对于前端,"dash-bootstrap-components "库会被使用。Dash-bootstrap-components是一个用于Plotly Dash的Bootstrap组件库,它使建立具有复杂、响应式布局的一致风格的应用程序变得更加容易。

举例: 

下载地址:https://openexchange.intersystems.com/package/iris-python-dashboards

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