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Python组件支持编写代码自定义复杂的数据可视化效果，灵活拓展分析展示能力。另外，也可以在使用AIChat问数过程中，将高频数据问答结果一键转化为仪表盘的Python组件，生成主题看板。
| 注意 |
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Python组件加载需依赖AIChat，部署手册详见：Smartbi AIChat（白泽）运维手册 。 |
2 业务场景
2.1
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自定义复杂组件
1、场景描述：通过编写Python代码自定义复杂的数据可视化效果。
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（2）在代码编辑器中，输入所需的Python代码，如下图所示：
（3）点击 运行 ，可查看效果：
| 信息 |
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Python组件当前仅支持通过接口获取动态数据，或在代码中写静态数据。 |
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| 锚 | ||||
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- 添加一个筛选器组件到画布中，并为该筛选器组件绑定字段，如下图所示：
如果想要数据能正常联动，所选字段需选择和Python代码中同一来源的数据。
- 设置筛选器组件 应用于 此Python组件，如下图所示：
- 点击
图标，编辑Python代码，在查询代码中增加绑定筛选器内容，需填入 筛选器名称 ，如下图所示：
- 切换筛选器选中值即可查看过滤数据效果，如下图所示：
- 如果想要删除筛选器组件对Python组件的影响，则在Python代码中去掉绑定筛选器的内容，并设置筛选器不应用于Python组件即可。
（5）示例的Python代码如下：
| 代码块 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|
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import plotly.graph_objects as go # 查询2023年各区域的销售额查询各车系的销量情况 sql_json = {"sel": ["商店所在区域车系", "销售额销量"], "from": "销售表", "conds": [${销售_年}], "from": "即席查询"} df_car_series_sales = detail_trend_data_query_assistant(sql_json) # 按照销售额降序排序用柱形图展示数据 df_sortedfig = df_sales.sort_values(by='销售额', ascending=False) # 使用柱状图展示数据 fig = go.Figure(data=[go.Figure() fig.add_trace(go.Bar( x=df_car_series_sortedsales['商店所在区域车系'], y=df_sorted['销售额'], text=df_sorted['销售额car_series_sales['销量'], textpositionname='auto销量' )]) # 设置图表标题和坐标轴标签设置图表标题和轴标签 fig.update_layout( title_text="2023年各区域销售额"='各车系销量情况', xaxis_title_x=0.5='车系', xaxisyaxis_title="区域"'销量', yaxistitle_title="销售额"x=0.5 # 标题居中 ) # 输出需要的结果，并且将结果按照json格式输出输出结果 import json json_result = json.dumps([{"output_variable_name": "fig", "type": "plotly", "desc": "2023年各区域销售额柱状图各车系销量柱形图"}]) json_result |
（3）点击 运行 ，可查看效果：
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| 信息 |
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2.2 添加AI问数结果到仪表盘中
1、场景描述：在使用AIChat问数过程中，将高频数据问答结果一键转化为仪表盘的Python组件，生成主题看板。
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（3）点击 添加到仪表盘 按钮，将问数结果添加到仪表盘中，如下图所示：
- 将问数结果的条件转换成仪表盘的筛选器组件
- 问数的图文内容转换成仪表盘的Python组件，支持点击 图标，编辑Python代码变更Python组件效果
- 支持切换筛选器的选中值，刷新Python组件的数据
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- 将问数结果的条件转换成仪表盘的筛选器组件。
- 问数的图文内容转换成仪表盘的Python组件，支持点击 图标，编辑Python代码变更Python组件效果。
- 支持切换筛选器的选中值，刷新Python组件的数据。
（4）问数结果在仪表盘中生成Python组件后，和仪表盘本身手动添加的Python组件一样，支持增删绑定的筛选器，操作详见本文2.1章节：绑定筛选器。
如当前的示例，增加一个 车系 筛选器，最终效果如下图所示：
3 更多功能
- 更多的组件属性设置项的详细介绍，可参考文档： 组件设置 。
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