使用cuxfilter在Python中构建交互式仪表板
继续改进我们的 gpu 交叉过滤器仪表板库 cuxfilter 的用户体验和功能。下面简要介绍一下它的最新功能。
首先，访问 cuxfilter 与以往一样简单。只需运行一个标准的 rapids 安装，如 入门页 中所示。此外，您可以在 paperspace 在线试用。一个完整的 rapids 安装的强大优势之一就是你可以在一个 jupyter 笔记本或实验室实例中处理你的数据并将其可视化。
图 1 ：使用 cuxfilter 在几行 python 中构建一个完整的交互式仪表板。
以下是一些主要功能亮点的列表：
通过数据阴影的高密度散点图、线图、热图和图表。此外， deck 。 gl 中的 choropeth 地图，以及 bokeh 中的条形图和折线图。
一个完全响应的， 可自定义布局 ，带有小部件侧面板。
themes ，如前面所示的黑暗面。
一个使用 await d.preview（） 的 预览功能 ，它生成一个与笔记本内联的完整仪表板的。 png 图像。
使用 d.export（） 调用在活动仪表板中执行 导出所选数据 的功能。
能够作为一个独立的应用程序（在笔记本之外）进行部署，如我们的 部署多用户仪表板 文档所述。
您可以在我们的 教程笔记本， 中尝试所有这些和更多功能，并在我们的 教程视频 中继续使用。图 2 所示的屏幕截图是创建的仪表板之一。这是一个引人注目的例子，演示了如何将 rapids 库组合在一起，只需几行 python 就可以快速创建强大的可交叉过滤的仪表盘。
图 2 ：下面的双图仪表板截图
今后，我们将继续改进 cuxfilter ，并使用它与庞大的 pythonviz 社区协作，例如 书 、 holoviews 、 面板 和 数据阴影 项目。
关于作者
allan enemark ，数据可视化设计， nvidia rapids 数据可视化团队负责人，致力于建立概念证明，开发工具，并与 rapids 集成框架，通过 gpu 加速推进可视化分析领域。
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