1 概述

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。

2 业务场景

2.1 Python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。

2、操作步骤

（1）在仪表盘的组件中，点击 + 添加 Python 组件，如下图所示：


（2）在代码编辑器中，输入所需的Python代码，如下图所示：


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。

示例的Python代码如下：

import plotly.graph_objects as go

# 查询2023年各区域的销售额
sql_json = {"sel": ["商店所在区域", "销售额"], "from": "销售表", "conds": [${销售_年}]}
df_sales = detail_trend_data_query_assistant(sql_json)

# 按照销售额降序排序
df_sorted = df_sales.sort_values(by='销售额', ascending=False)

# 使用柱状图展示数据
fig = go.Figure(data=[go.Bar(
    x=df_sorted['商店所在区域'],
    y=df_sorted['销售额'],
    text=df_sorted['销售额'],
    textposition='auto'
)])

# 设置图表标题和坐标轴标签
fig.update_layout(
    title_text="2023年各区域销售额",
    title_x=0.5,
    xaxis_title="区域",
    yaxis_title="销售额"
)

# 输出需要的结果，并且将结果按照json格式输出
import json

json_result = json.dumps([{"output_variable_name": "fig", "type": "plotly", "desc": "2023年各区域销售额柱状图"}])
json_result


（3）点击 运行 ，可查看效果：

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。

2、操作步骤

（1）将AI问数结果添加到仪表盘的操作入口有两个，如下图所示：

两个入口的功能一致，且当前仅支持将 分析模式 下的问数结果添加到仪表盘中。 


（2）输入问句，得到问数结果，如下图所示：

（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：


3 更多功能