当前位置: 首页 > news >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<

相关文章:

  • Centos7系统基于docker下载ollama部署Deepseek-r1(GPU版不踩坑)
  • 【C++ STL】 容器详解:queue 学习
  • 从头开始开发基于虹软SDK的人脸识别考勤系统(python+RTSP开源)(五)完整源码已上传!
  • 基于MySQL有用户管理的音乐播放器
  • Java 虚拟机优化指南:CMS垃圾回收器参数调优与性能监控工具详解
  • obeaver 连接oracle 库 模式乱码
  • XXE-labs靶场通关攻略
  • 【菜鸟飞】通过vsCode用python访问公网deepseek-r1等模型(Tocken模式)
  • cs224w课程学习笔记-第7课
  • Harmony OS:用户文件操作——图片选择与渲染使用
  • Docker根目录迁移与滚动日志设置
  • leetcode日记(96)有序链表转换二叉搜索树
  • 记录致远OA服务器硬盘升级过程
  • Android第二次面试总结(项目拷打理论篇)
  • Gone v2 中 Gone-Gin 性能测试报告
  • kotlin与MVVM的结合使用总结(二)
  • hackme靶机通关攻略
  • Java数组详解(一)
  • IDE 使用技巧与插件推荐:全面提升开发效率
  • vue3+ts+vite环境中使用json-editor-vue3,记录遇到的奇奇怪怪问题!!!
  • 新任重庆市垫江县委副书记刘振已任县政府党组书记
  • 俄乌直接谈判结束,乌称“毫无成果”
  • 英国6月初将公布对华关系的审计报告,外交部:望英方树立正确政策导向
  • 美国关税压力下,日本经济一年来首次萎缩
  • 清雪车司机未拉手刹下车导致溜车被撞亡,事故调查报告发布
  • 九江宜春领导干部任前公示,3人拟提名为县(市、区)长候选人