ECharts 및 Python 인터페이스를 사용하여 대시보드를 그리는 단계
ECharts 및 Python 인터페이스를 사용하여 대시보드를 그리는 단계에는 특정 코드 예제가 필요합니다.
요약: ECharts는 Python 인터페이스를 통해 데이터 처리 및 그래픽 그리기를 쉽게 수행할 수 있는 뛰어난 데이터 시각화 도구입니다. 이 기사에서는 ECharts 및 Python 인터페이스를 사용하여 대시보드를 그리는 구체적인 단계를 소개하고 샘플 코드를 제공합니다.
키워드: ECharts, Python 인터페이스, 대시보드, 데이터 시각화
- 소개
대시보드는 데이터에 대한 다양한 지표와 변화하는 추세를 직관적인 차트를 통해 표시하는 일반적으로 사용되는 데이터 시각화 형식입니다. ECharts는 풍부한 차트 유형과 유연한 구성 옵션을 제공하는 Javascript 기반 오픈 소스 시각화 라이브러리입니다. Python 인터페이스를 통해 데이터를 ECharts로 전달할 수 있으며 다양한 차트를 생성할 수 있습니다. - ECharts 및 Python 인터페이스 설치
먼저 ECharts 및 Python 인터페이스의 관련 라이브러리를 설치해야 합니다. 명령줄 또는 Anaconda 프롬프트를 사용하여 다음 명령을 실행하여 설치합니다.
pip install pyecharts
- 데이터 준비
ECharts를 사용하여 대시보드를 그리기 전에 표시해야 할 데이터를 준비해야 합니다. 데이터베이스, API 인터페이스 또는 로컬 파일에서 데이터를 얻은 다음 Python을 사용하여 이를 처리하고 구성할 수 있습니다. 다음은 샘플 데이터입니다.
data = { 'value': 75, 'name': '指标名称', 'unit': '百分比', 'min': 0, 'max': 100, }
- 대시보드 생성 및 구성
ECharts의 Python 인터페이스를 사용하여 대시보드 인스턴스를 생성하고 관련 매개변수를 구성합니다. 다음은 샘플 코드입니다.
from pyecharts import Gauge gauge = Gauge("仪表盘示例", "数据来源:指标名称") gauge.add("", "", data['value'], min_=data['min'], max_=data['max']) gauge.render("gauge.html")
위 코드에서 Gauge
表示创建一个仪表盘实例,第一个参数是标题,第二个参数是副标题;add
方法用于添加一个指针,第一个参数是指针的名称,第二个参数为空,第三个参数是指针的值,min_
和max_
分别表示指针的最小值和最大值;render
메소드는 차트를 HTML 파일로 렌더링하는 데 사용됩니다.
- 프로그램 실행
위 코드를 실행하면 "gauge.html"이라는 HTML 파일이 생성됩니다. 브라우저를 통해 파일을 열어 생성된 대시보드 차트를 볼 수 있습니다.
결론적으로 ECharts와 Python 인터페이스를 사용하면 다양한 형태의 대시보드를 빠르고 쉽게 그릴 수 있습니다. 관련 매개변수를 구성하여 대시보드의 스타일과 표시 효과를 사용자 정의할 수 있습니다. 이 기사가 ECharts 및 Python 인터페이스를 사용하여 대시보드를 그리는 방법을 배우는 데 도움이 되기를 바랍니다.
참고자료:
- [ECharts 공식 문서](https://echarts.apache.org/zh/index.html)
- [pyecharts 공식 문서](https://pyecharts.org/)
위 내용은 ECharts 및 Python 인터페이스를 사용하여 대시보드를 그리는 단계의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.

VS 코드는 Windows 8에서 실행될 수 있지만 경험은 크지 않을 수 있습니다. 먼저 시스템이 최신 패치로 업데이트되었는지 확인한 다음 시스템 아키텍처와 일치하는 VS 코드 설치 패키지를 다운로드하여 프롬프트대로 설치하십시오. 설치 후 일부 확장은 Windows 8과 호환되지 않을 수 있으며 대체 확장을 찾거나 가상 시스템에서 새로운 Windows 시스템을 사용해야합니다. 필요한 연장을 설치하여 제대로 작동하는지 확인하십시오. Windows 8에서는 VS 코드가 가능하지만 더 나은 개발 경험과 보안을 위해 새로운 Windows 시스템으로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

VS 코드 확장은 악의적 인 코드 숨기기, 취약성 악용 및 합법적 인 확장으로 자위하는 등 악성 위험을 초래합니다. 악의적 인 확장을 식별하는 방법에는 게시자 확인, 주석 읽기, 코드 확인 및주의해서 설치가 포함됩니다. 보안 조치에는 보안 인식, 좋은 습관, 정기적 인 업데이트 및 바이러스 백신 소프트웨어도 포함됩니다.

vs 코드에서는 다음 단계를 통해 터미널에서 프로그램을 실행할 수 있습니다. 코드를 준비하고 통합 터미널을 열어 코드 디렉토리가 터미널 작업 디렉토리와 일치하는지 확인하십시오. 프로그래밍 언어 (예 : Python의 Python Your_file_name.py)에 따라 실행 명령을 선택하여 성공적으로 실행되는지 여부를 확인하고 오류를 해결하십시오. 디버거를 사용하여 디버깅 효율을 향상시킵니다.

VS 코드는 파이썬을 작성하는 데 사용될 수 있으며 파이썬 애플리케이션을 개발하기에 이상적인 도구가되는 많은 기능을 제공합니다. 사용자는 다음을 수행 할 수 있습니다. Python 확장 기능을 설치하여 코드 완료, 구문 강조 및 디버깅과 같은 기능을 얻습니다. 디버거를 사용하여 코드를 단계별로 추적하고 오류를 찾아 수정하십시오. 버전 제어를 위해 git을 통합합니다. 코드 서식 도구를 사용하여 코드 일관성을 유지하십시오. 라인 도구를 사용하여 잠재적 인 문제를 미리 발견하십시오.

VS 코드는 Mac에서 사용할 수 있습니다. 강력한 확장, GIT 통합, 터미널 및 디버거가 있으며 풍부한 설정 옵션도 제공합니다. 그러나 특히 대규모 프로젝트 또는 고도로 전문적인 개발의 경우 VS 코드는 성능 또는 기능 제한을 가질 수 있습니다.

Code vs Code에서 Jupyter 노트북을 실행하는 핵심은 Python 환경이 올바르게 구성되어 있는지 확인하고 코드 실행 순서가 셀 순서와 일치하고 성능에 영향을 줄 수있는 큰 파일 또는 외부 라이브러리를 알고 있어야합니다. VS 코드에서 제공하는 코드 완료 및 디버깅 기능은 코딩 효율성을 크게 향상시키고 오류를 줄일 수 있습니다.
