大家好我是費老師，Python生態中的數據可視化框架生態非常豐富，經典的有matplotlib、seaborn、plotly、pyecharts、altair等。

但當我們希望基于Python高效實現在線可交互式的數據可視化應用，大幅度提升可視化結果的呈現效果以及可應用性時，今天要給大家介紹的方式，一定會讓你受益良多??~

用Python輕松構建數據可視化應用

為了更加高效的實現前面所描繪的在線可交互式數據可視化應用，我們將使用到Python生態中全新且強大的數據可視化庫fact：

• fact在線文檔地址：https://fact.feffery.tech
• Github倉庫地址：https://github.com/CNFeffery/feffery-antd-charts
• 碼云同步倉庫地址：https://gitee.com/cnfeffery/feffery-antd-charts

終端執行下面的命令即可完成fact的安裝（推薦Python版本在3.8到3.12之間）：

pip install feffery-antd-charts -U

fact中內置了數十種常用的數據可視化圖表類型，從最常用的折線圖、面積圖、柱狀圖、條形圖、餅圖，到特殊業務場景會用到的股票圖、?；鶊D、詞云圖、箱線圖、小提琴圖等一應俱全，足以覆蓋日常各類數據可視化場景：

fact官網已更新文檔的可視化圖表類型：

下面我們來展示如何構建簡單的數據可視化應用，以fact官網柱狀圖組件AntdColumn文檔中的添加數值標簽案例為例：

https://fact.feffery.tech/AntdColumn#demo-container-label

通過示例代碼，可以感受到使用fact構建可視化圖表非常簡單，譬如對于柱狀圖就是使用AntdColumn組件，將繪圖所需的數據通過data參數傳入，再設置其他功能參數即可。

要想將fact圖表轉化為在線應用訪問查看使用，需要依托Python中強大的開源應用開發框架Dash，將上面的示例圖表集成在簡單的Dash應用中：

然后當前目錄下，終端直接執行python XXX.py即可啟動應用（對應本例是python app1.py），按照終端提示的地址，在瀏覽器中訪問即可：

類似的，你可以集成fact中的任何可視化圖表組件，譬如：

股票圖：

桑基圖：

雷達圖：

漂亮的風玫瑰圖：

更多圖表不勝枚舉，讀者朋友們可通過fact官網（ https://fact.feffery.tech ）學習更多。

又因為fact是依托于Dash框架進行渲染，借助Dash的超強應用功能自定義能力，可以圍繞數據可視化，輕松構建更多高級功能，譬如：

標準數據儀表盤：

儀表盤實時數據更新：