在网站中嵌入简单的交互式数据可视化（散景？其他平台？）

Question

我之前使用 Python 构建了很多数据可视化工具，依靠基于桌面的 GUI 工具进行用户交互（例如 Qt），但现在我试图以网站的形式让一些东西更广泛地访问。

但我恐怕我的网络开发经验有限，不知道是否有人可以推荐该项目需要考虑的平台/技术？

我的目标是一个带有下拉菜单的简单网站。当用户从下拉列表中进行选择时，相关数据将从 Web 服务器上的 .txt 文件加载并绘制在网站中。使用缩放工具和指示鼠标位置数据的光标很有价值。

将来我想扩展它以添加更复杂的功能（例如，用户输入框，根据输入执行绘图代码），但现在，实现上述简单案例会很棒。

我在网上找到了关于 Bokeh 的正面 cmets，它看起来不错并且似乎支持 Python 代码。但是，虽然这些示例向我展示了如何绘制单个案例，但我不知道如何在网站中创建一个动态更新绘制数据的下拉菜单。

我的目标是使代码快速，并有可能被众多网络用户访问。如果有比 Bokeh 更好的选择，我非常愿意接受任何建议或想法。

非常感谢

Answer 1

那里有许多可用的工具。您可以考虑以下：

---

需要零编码：

• Tableau
• Infogram
• ChartBlocks
• Datawrapper
• Plotly
• Raw
• Visual.ly

---

对于开发者：JavaScript 库

• D3.js
• Ember Charts
• NVD3
• Google Charts

---

如果您更喜欢 Python，请考虑：

• Bokeh
• Seaborn

---

对于 R：

• Shiny App

Answer 2

据我所知，这正是散景的用途：在网络浏览器中可视化数据并具有轻松的用户交互性。

这是一个小例子，向您展示使用散景可以做到多么简单：

假设您有两个包含数据的 csv 文件：

# a.csv :
Time;myData
1;-2,926
2;-2,892
3;-2,89
...

#b.csv : 
Datation;myData
0,000000;18,432;
10,000000;17,785;
20,000000;17,242;
...

还有一个名为“my_script”的python脚本：

from bokeh.layouts import row
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.models.widgets import Dropdown
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.io import curdoc
import pandas as pd

# callback to load file
def load_file(attr, old, new):
    file = dropdown.value
    print(file)
    df = pd.read_csv(file, sep = ';', header = 0, index_col = 0, decimal = ",")
    print(df)
    source.data = dict(x=df.index.values, y=df['myData'].values)


# configuring dropdow widget
choices = [ ("a.csv", "C:/Test/a.csv"), ("b.csv", "C:/Test/b.csv")]
dropdown = Dropdown(label="Add condition", menu=choices)
dropdown.on_change('value', load_file)

# configuring plot
plot = figure(tools="box_zoom, hover, reset")
source = ColumnDataSource(dict(x = [], y=[]))
plot.scatter(x="x", y="y", source=source)

# add widget to bokeh root document
curdoc().add_root(row(dropdown, plot))

现在你必须启动散景服务器，例如使用命令

bokeh server --show my_script.py

--show 直接启动网页浏览器到 url http://localhost:5006/stackoverflow

您还可以通过其他方式将散景 html 代码嵌入到您的 html 代码中。但是，要使用此方法加载文件，您仍然需要运行散景服务器。有一些示例可以直接从网络浏览器上传数据，但这是另一回事

请不要说我选择用 pandas 加载数据，但还有其他方法。您当然还需要调整代码以使用 pd.read_csv() 中的参数加载数据