Plotly&Dash初體驗|已實現損益儀表板|DashBoard製作教學
若今天想要依照日期查每日已實現損益的累積變化、標的損益佔比分佈、賺賠比,在券商app的對帳單不一定能實現,能不能客製化一個dashboard,只要傳入對帳單就能生成圖表呢?
上一篇台股板塊地圖使用plotly.express來製作,這次使用底層的plotly.graph_objects教大家做客製化的圖表設定,最後再結合dash呈現動態dashboard。
有了這些dashboard讓投資監控越來越方便,用python就可打造整套系統。
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d3.js python 在 資策會-數位人才培育中心 Facebook 的最佳貼文
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【 Python互動式圖表連載 附程式碼~!】
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一般Python視覺化套件
如 matplotlib 和 seaborn,
前者是視覺化元祖,
後者有更簡潔的寫法和精美圖例,
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兩者都以靜態視覺居多,
缺乏變化性(或是要費點功)。
.
Python 應用非常廣泛,
但在網頁前端仍難以與Java Script抗衡
有沒有辦法用Python做出JS動態視覺的效果?
.
Bokeh的橫空出世,
提供了Python與D3.js之間的橋梁,
讓你可以用Python做出D3.js常用功能的效果,
減少學習成本,高效開發,輕鬆描述統計結果!
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系列教學文章 - 首發:
https://www.finlab.tw/python-bokeh1-setup-and-first-impression/
.
程式範例:
https://github.com/benbilly3/bokeh_explore
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D3Py is a thin Python wrapper for D3.js. The main goal is to enable users to easily copy-paste beautiful D3.js visualizations from http://bl.ocks.org and use ... ... <看更多>
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