Python 使用altair制作仪表盘

我想使用优秀的altair库来创建仪表盘。有没有办法创建仪表板而不显示任何代码？我在这里看到了一些非常好的例子：但是代码也是可见的。另外，altair最好的（经过良好测试/易于使用）前端是什么？科拉布？Jupyter？

任何Altair图表都可以使用

chart.save（“filename.HTML”）

保存为HTML。如果使用web浏览器打开生成的文件，您将看到没有任何相关Python代码的图表

或者，您可以使用

chart.to_json（）

获取json图表规范，然后可以使用。。。这正是

图表导出的页面中所做的操作。保存


至于你的第二个问题（请以后尽量将你的StackOverflow帖子限制为一个问题）：Altair与JupyterLab、Jupyter笔记本、CoLab、Interact和Hydrogen一起工作。您可以使用这些前端中的任何一个，尽管有些前端需要一些额外的设置。有关详细信息，请参阅。我使用JupyterLab，并建议从它开始。
除了@jakevdp所建议的，我发现以json格式导出图表定义并在（仍然是beta版）中呈现它非常有用Mike Bostock：图形/交互是用altair生成的，而样板用户界面则是在“反应式”环境中以简单的HTML或javascript轻松添加的（即，当单元格的输入发生变化时，单元格会自动按拓扑顺序重新计算）。代码几乎完全隐藏在那里，同时，你可以利用“计算论文”的思想，这使得Jupyter如此流行。对我来说，创建一个相当复杂和干净的UI/仪表板比使用Jupyter+小部件更容易，而且由于
altair
，无需手动编写“复杂”图表。
除了创建独立的HTML文件和使用vega嵌入，altair还与常见的仪表板包兼容，如Panel，流线型灯光和短跑。我为以下每一项提供了一个简单的示例：

面板
面板既可以在笔记本电脑中使用，也可以作为独立的仪表板使用。它还允许您在单个HTML文件中嵌入仪表板

将altair导入为alt
从vega_数据集导入数据
作为pn导入面板
从panel.interact导入interact
pn.扩展（“织女星”）
cars=data.cars（）
def散点图（x列）：
chart=alt.chart（汽车）。标记_点（）。编码(
x=x_列，
y='位移'）
回报表
交互（散点图，x列=汽车。选择数据类型（“数字”）。列）


流线型
Streamlit的目标是尽可能接近常规Python脚本，而不必关注前端编程

从织女星数据集导入数据
导入streamlit作为st
将牵牛星导入为alt
cars=data.cars（）
x_column=st.selectbox（'Select x-axis column'，cars.Select_dtypes（'number'）。columns）
chart=alt.chart（汽车）。标记_点（）。编码(
x=x_列，
y='位移'）
圣牛郎星图表（图表，使用容器宽度=真）


猛冲
Dash比其他两个更冗长，因为它要求您明确了解前端和回调中的许多事情（这也提供了更细粒度的控制）。Altair图形没有特定的对象，因此我们将HTML绘图插入iframe（）

将altair导入为alt
从vega_数据集导入数据
导入破折号
将dash_html_组件导入为html
将仪表板核心组件作为dcc导入
从dash.dependencies导入输入，输出
cars=data.cars（）
#安装应用程序和布局/前端
app=dash.dash（名称，外部样式表=['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css'])
app.layout=html.Div([
dcc.下拉列表(
id='x_column-widget'，
value='Miles_/u galler'，#在第一页加载时显示绘图所需
options=[{'label'：col，'value'：col}表示cars.columns中的col]，
Iframe(
id='scatter'，
样式={'border-width'：'0'，'width'：'100%，'height'：'400px'}）]）
#设置回调/后端
@app.callback(
输出（'scatter'，'srcDoc'），
输入（'x_column-widget'，'value'））
def plot_牵牛星（x_列）：
chart=alt.chart（汽车）。标记_点（）。编码(
x=x_列，
y='位移'，
工具提示=“马力”）.interactive（）
返回chart.to_html（）
如果uuuu name uuuuuu='\uuuuuuu main\uuuuuuu'：
app.run_服务器（debug=True）