当前位置: 首页 > article >正文

交互式可视化进阶(Plotly Dash构建疫情仪表盘)

这里写目录标题

  • 交互式可视化进阶(Plotly Dash构建疫情仪表盘)
    • 1. 引言
    • 2. 项目背景与意义
    • 3. 数据集生成与介绍
    • 4. GPU加速在数据处理中的应用
    • 5. 交互式仪表盘构建与Plotly Dash
    • 6. PyQt GUI集成与美化
    • 7. 工程整体架构
    • 8. 部分代码实现
    • 9. 代码自查与BUG排查
    • 10. 总结与展望


交互式可视化进阶(Plotly Dash构建疫情仪表盘)

1. 引言

在当今大数据时代,疫情数据的实时监控与交互式展示已成为公共卫生管理和决策的重要工具。如何从海量数据中提取有价值的信息,并通过直观、交互的仪表盘展示出来,一直是数据科学领域的研究热点。本项目旨在使用Python构建一个交互式疫情仪表盘,通过生成大规模疫情数据(数据量足够大,可自行生成),利用GPU加速对数据进行预处理和统计分析,并使用Plotly Dash构建具有丰富交互功能的仪表盘,最后将Dash仪表盘嵌入到PyQt的GUI应用中,以提升运行效率和美观性。

程序运行结果:

在这里插入图片描述

2. 项目背景与意义

疫情暴发期间,各地实时掌握疫情数据、动态分析疫情趋势成为防控工作的重中之重。交互式仪表盘不仅能够直观展示疫情的时空分布、传播趋势,还能帮助专家和决策者及时调整防控策略。本项目基于以下几个核心技术构建:

  • 大规模数据生成与处理<

http://www.kler.cn/a/588937.html

相关文章:

  • SpringBoot启动过程有哪些步骤(源码详细分析)
  • 【大模型科普】大模型:人工智能的前沿(一文读懂大模型)
  • 图像处理篇---图像预处理
  • Java EE(11)——文件I(input)/O(output)
  • 新矩阵(信息学奥赛一本通-2041)
  • 算法练习(链表)
  • nodejs怎么引用别的项目里的node_modules
  • Mac 使用 Crossover 加载 Windows Steam 游戏库,实现 Windows/Mac 共享移动硬盘
  • 大数据技术
  • Docker 仓库相关操作命令大全及示例
  • Flask中使用WTForms处理表单验证
  • 配置blender的python环境
  • Qt 控件概述 QPushButton 与 QRadioButton
  • yarn安装及配置,cmd可以查看yarn版本号但是vscode无法查看且运行问题
  • 【LangChain接入阿里云百炼deepseek】
  • 《Python实战进阶》No21:数据存储:Redis 与 MongoDB 的使用场景
  • UML和MOF在MDA中的作用是什么?
  • Python文字识别OCR
  • Web开发-PHP应用鉴别修复AI算法流量检测PHP.INI通用过滤内置函数
  • Redis系列:深入理解缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩及其解决方案