繼續改進我們的 GPU 交叉過濾器儀表板庫 cuxfilter 的用戶體驗和功能。下面簡要介紹一下它的最新功能。

首先，訪問 cuxfilter 與以往一樣簡單。只需運行一個標準的 RAPIDS 安裝，如 入門頁 中所示。此外，您可以在 PaperSpace 在線試用。一個完整的 RAPIDS 安裝的強大優勢之一就是你可以在一個 jupyter 筆記本或實驗室實例中處理你的數據并將其可視化。

圖 1 ：使用 cuxfilter 在幾行 Python 中構建一個完整的交互式儀表板。

以下是一些主要功能亮點的列表：

通過數據陰影的高密度散點圖、線圖、熱圖和圖表。此外， Deck 。 gl 中的 choropeth 地圖，以及 bokeh 中的條形圖和折線圖。

一個完全響應的， 可自定義布局 ，帶有小部件側面板。

Themes ，如前面所示的黑暗面。

一個使用 await d.preview（） 的 預覽功能 ，它生成一個與筆記本內聯的完整儀表板的。 png 圖像。

使用 d.export（） 調用在活動儀表板中執行 導出所選數據 的功能。

能夠作為一個獨立的應用程序（在筆記本之外）進行部署，如我們的 部署多用戶儀表板 文檔所述。

您可以在我們的 教程筆記本， 中嘗試所有這些和更多功能，并在我們的 教程視頻 中繼續使用。圖 2 所示的屏幕截圖是創建的儀表板之一。這是一個引人注目的例子，演示了如何將 RAPIDS 庫組合在一起，只需幾行 python 就可以快速創建強大的可交叉過濾的儀表盤。

圖 2 ：下面的雙圖儀表板截圖

今后，我們將繼續改進 cuxfilter ，并使用它與龐大的 pythonviz 社區協作，例如 書 、 Holoviews 、 面板 和 數據陰影 項目。

關于作者

Allan Enemark ，數據可視化設計， NVIDIA RAPIDS 數據可視化團隊負責人，致力于建立概念證明，開發工具，并與 RAPIDS 集成框架，通過 GPU 加速推進可視化分析領域。

審核編輯：郭婷