如果你是Python可视化的新手，一些流行的可视化库包括Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh、Altair和Folium，以及大量的库和例子可能会让你感到不知所措。...如果你打算向他人展示你的数据，定制X轴、Y轴和其他绘图元素可能需要大量的努力。这是由于Matplotlib的低级接口造成的。...=True) 这使得热图在视觉上更有吸引力，而不需要额外的配置。...优点 与R相似 如果你熟悉在R中创建绘图，并在使用Python时怀念它的功能，Plotly是一个很好的选择。它允许你用Python实现同样水平的高质量绘图。...然而，与其他库相比，在追求类似的情节质量时，这种灵活性往往导致需要更多的代码。 Folium Folium[7]简化了在交互式小册子地图上实现数据可视化的过程。
如果你是Python可视化的新手，一些流行的可视化库包括Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh、Altair和Folium，以及大量的库和例子可能会让你感到不知所措。...如果你打算向他人展示你的数据，定制X轴、Y轴和其他绘图元素可能需要大量的努力。这是由于Matplotlib的低级接口造成的。...例如，使用与之前相同的数据，我们可以创建一个热图，而无需明确设置x和y标签： correlation = new_profile.corr() sns.heatmap(correlation, annot...=True) 这使得热图在视觉上更有吸引力，而不需要额外的配置。...然而，与其他库相比，在追求类似的情节质量时，这种灵活性往往导致需要更多的代码。 Folium Folium[7]简化了在交互式小册子地图上实现数据可视化的过程。
3. ggplot ggplot基于ggplot2，一个 R 语言绘图系统，以及The Grammar of Graphics的概念。...ggplot的运行方式与matplotlib不同：它允许你对组件进行分层以创建完整的绘图。例如，你可以从轴开始画，然后添加点，然后是线、趋势线等。...创建绘图后，你可以在它上面添加字段，以便用户可以对数据进行筛选和排序。 9. missingno 处理缺失的数据是一件痛苦的事。...你可以根据热图或树形图的完成度或点的相关度对数据进行过滤和排序。 10....声明意味着只需要提供数据列与编码通道之间的链接，例如x轴，y轴，颜色等，其余的绘图细节它会自动处理。声明使Altair变得简单，友好和一致。使用Altair可以轻松设计出有效且美观的可视化代码。
3. ggplot ggplot基于ggplot2，一个 R 语言绘图系统，以及The Grammar of Graphics的概念。...ggplot的运行方式与matplotlib不同：它允许你对组件进行分层以创建完整的绘图。例如，你可以从轴开始画，然后添加点，然后是线、趋势线等。...创建绘图后，你可以在它上面添加字段，以便用户可以对数据进行筛选和排序。 9. missingno 处理缺失的数据是一件痛苦的事。...你可以根据热图或树形图的完成度或点的相关度对数据进行过滤和排序。 10....声明意味着只需要提供数据列与编码通道之间的链接，例如x轴，y轴，颜色等，其余的绘图细节它会自动处理。声明使Altair变得简单，友好和一致。使用Altair可以轻松设计出有效且美观的可视化代码。 ?
今天就来和大家分享Python数据可视化库中的一员猛将——Altair！ 它非常简单、友好，并基于强大的Vega-Lite JSON规范构建，我们只需要简短的代码即可生成美观、有效的可视化效果。...Altair是什么 Altair是统计可视化Python 库，目前在GitHub上已经收获超过3000 Star。...如果将数量型变量映射到x 轴，将名义型变量映射到y 轴，依然将柱体作为数据的编码样式（标记样式），就可以绘制条形图。条形图可以更好地使用长度变化比较商品销售利润的差距，如下图所示。...第4 章，从图形构成出发，介绍使用Altair 理解数据的实现方法，以及使用Altair绘制分区图形、分层图形和连接图形的实现方法。...第9 章，介绍使用Altair 设置颜色的方法，以及配置图形属性的作用范围的实现方法。
让我们看一下使用Python进行数据可视化的主要库以及可以使用它们完成的所有类型的图表。我们还将看到建议在每种情况下使用哪个库以及每个库的独特功能。...我们要做的第一件事是可视化一些示例，查看这些示例包含了哪些列、哪些信息以及如何对值进行编码等等。...联合图是一个非常有用的图，它使我们可以查看散点图以及两个变量的直方图，并查看它们的分布方式： sns.jointplot(x='data science', y='machine learning',...现在，我们已经按照纬度和经度对数据进行了编码，现在让我们在地图上进行表示。我们将从BubbleMap开始，在其中绘制各个国家的圆圈。...对于项目的高级阶段，我们可以在主库（Matplotlib，Seaborn，Bokeh，Altair）的图库中搜索我们喜欢并适合该项目的图形。
前言 大家好，今天让我们看一下使用Python进行数据可视化的主要库，以及可以使用它们完成的所有类型的图表。我们还将看到建议在每种情况下，使用哪个库以及每个库的独特功能。...在最后的可视化地图时，我们会用到它。 2. pandas 在介绍更复杂的方法之前，让我们从可视化数据的最基本方法开始。我们将只使用熊猫来查看数据并了解其分布方式。...我们要做的第一件事是可视化一些示例，查看这些示例包含了哪些列、哪些信息以及如何对值进行编码等等。...Matplotlib的图表由两个主要部分组成，即轴（界定图表区域的线）和图形（我们在其中绘制轴，标题和来自轴区域的东西），现在让我们创建最简单的图： import matplotlib.pyplot as...对于项目的高级阶段，我们可以在主库（Matplotlib，Seaborn，Bokeh，Altair）的图库中搜索我们喜欢并适合该项目的图形。
嗯，deneb - vega - altair，聪明的你一定想到了我为什么起这样一个名字： ? 为什么是 vega-lite？ 在数据可视化这块，我自己走了不少弯路。...我最早的启蒙工具是 matplotlib [1]，它很容易上手，照着例子很快就能做出还算不错的图表。...plotly 使用起来更加简单，但其背后的思路和 matplotlib 一脉相承：你需要定义 fig，描述你需要绘制哪种类型的图表，x 轴，y 轴数据等信息。...altair 让我了解到其背后的 vega-lite [5]，以及 vega-lite 背后的那本被称作 GG（The Grammar of Graphics）的旷世奇书。...以及，一行代码实现上文中的 candlestick： ? 注意看这幅图，它是两个 chart 组合而成的，还使用了 selection 来提供交互。用户在选择小图的时候，大图会随之而动。 嗯。开森。
) 江湖流传一句话："字不如表，表不如图"，在 Python 中数据可视化有许多选择，但是大多数的库在语法简洁与灵活度不能平衡，本系列将探讨数据探索时如何使用合适的数据可视化库完成工作。...今天我们来看看如何使用四象限图(波士顿矩阵图)，为店铺销售员分门别类。本系列我将尽可能使用不同的工具制作。...注意 Chart 是实例化，首字母要大写 行3：步骤2，通过 encode 方法，设定坐标轴的字段。alt.X('客单价') 使得数据源中的 客单价 字段绑定在 x 轴上。同理绑定 y轴。...表示画一条线 现在只是画出客单价的平均线，同理得到成交率的平均线： 行3：注意成交率是在 y 轴，因此使用 alt.Y 现在我们得到3个图表，只需要简单把他们叠加起来就可以： 行19：只要简单把各个图表相加即可叠加...其中通过 dy 参数，让显示的文本向上偏移10个像素 注意，此时标签图的 encode 中的 x 轴 与 y 轴实际与 散点图一致(point) 行15：把标签图叠加即可 到这里，我们只是在做静态图
在某些情况下，可视化在传递信息方面也比普通数字好得多。 使用数据可视化技术可以很容易地发现变量之间的关系、变量的分布以及数据中的底层结构。 在本文中，我们将介绍数据分析中常用的5种基本数据可视化类型。...因此，我们可以看到变量是如何随时间变化的，例如股票价格，每日温度。 下面是如何用Altair创建一个简单的折线图。...为了使上面的折线图看起来更好，我们可以使用“scale”特性调整y轴的值范围。...为了使用scale属性，我们使用X和Y编码（例如alt.X）指定列名。zero参数设置为“False”，以防止轴从零开始。 2.散点图 散点图也是一种关系图。它通常用于显示两个数值变量的值。...它显示了值是如何通过四分位数和离群值展开的。 我们可以使用Altair的mark_boxplot函数创建一个箱线图，如下所示。
问题分析 根据调试定位，发现问题的根源在于Y轴翻转。 问题1: Y轴翻转是什么？为什么要翻转？...先看看没有任何处理的情况下如何绘制纹理，我们绘制瓦片的基本顶点模型是一个中心在原点的正方形，对于每个顶点坐标，需要映射到一个纹理坐标（下图左），传给片元着色器，再使用 texture2D() 取纹理像素...可以用于设置Y轴是否翻转： // 1表示翻转，0表示不翻转 gl.pixelStorei(gl.UNPACK_FLIP_Y_WEBGL, 1); 问题2: 为什么Y轴翻转会导致瓦片错乱呢？...时也会对image的像素存储位置进行反转，其执行过程是这样： [173129e58ae5f09b?...最终使用自定义栅格图层实现手绘图叠加到地图上，完成效果如下： [17312a4fd03d5c2b?
使用plotly的Python库，您可以使用DataFrame的系列和索引来描述图形，但是使用Cufflinks可以直接绘制它。...你还可以使用folium生成热图和等值区域图。让我们了解一下folium： 地图定义为 folium.Map 对象，可在folium顶部添加其他folium对象。...声明意味着只需要提供数据列与编码通道之间的链接，例如x轴，y轴，颜色等，其余的绘图细节它会自动处理。声明使Altair变得简单，友好和一致。使用Altair可以轻松设计出有效且美观的可视化代码。...Altair使您能够使用强大而简洁的可视化语法快速开发各种统计可视化图表。如果您使用的是Jupyter Notebook，则需要按以下方式安装它。它还包括一些示例vega数据集。...pip install -U altair vega_datasets notebook vega Altair主要依赖Vega，为了使图表在屏幕上可见，你需要安装Vega，并且还需要为每个新会话运行此命令
Seaborn Seaborn是在Matplotlib基础上经过高级封装的可视化库，一般用于统计分析，是数据科学领域的核心可视化库，类似于kaggle这种数据比赛大部分都用Seaborn。...Altair Altair也是Python中一个主打统计分析的可视化库，它和Seaborn不同的是，语法会更加简洁，让你在可视化的过程中去分析梳理数据。...Bokeh Bokeh主打web交互式可视化，图表不再是冷冰冰的图片，而是可以随意去调整的可视化交互工具，比如创建看板、应用、网页，都可以轻松实现，你也可以在jupyter notebook上去展示Bokeh...plotly图表类型比较丰富，比如折线图、散点图、面积图、条形图、误差条、方框图、直方图、热图、子图、多轴图、极坐标图、气泡图、地图等等，这些都集成好固定的函数用法，可以拿来即用。...plotly绘制的图表相对比较美观，适合商用展示，且它的图表可以基于web，能进行多元化的交互操作。 其次plotly可定制化也非常强，类似于matplotlib，你可以对图表做任何细节的修改。
决定什么数据应该作为x轴，什么作为y轴；图形中数据标记的大小和颜色。 Encoding. 指定数据变量类型。日期变量、量化变量还是类别变量？...从上图可以看出，Altair 选择了连续色标，在本例中这是没有意义的。...例如，我们现在要加入新的数据 income，我们唯一需要做的就是告诉 Altair：用 income 作为y轴，代码如下所示： categorical_chart = alt.Chart(data).mark_circle...就像许多的高级可视化框架一样，Altair 也不是 100% 可定制的，在某些时候，我们会遇到一些无法用Altair制作的图表。...（注：D3.js 是一个 JavaScript 库，用于在 Web 浏览器中生成动态的交互式数据可视化。 它利用了广泛实施的 SVG，HTML5 和 CSS 标准，具有高度的可定制性） 统计支持较差。
结合Bokeh提供的交互式小部件，可以使用HTML5和WebGL快速生成交互式视图，以及进行高维数据的可视化探索。...在使用plotnine绘图之前，首先需要理解绘图的基本概念。 6 Altair Altair是一个专为Python编写，它可以让数据科学家更多地关注数据本身和其内在的联系。...声明意味着用户只需要提供数据列与编码通道之间的链接，例如，x轴、y轴、颜色等，其余的绘图细节它会自动处理。...ggplot的运行方式与Matplotlib不同，它允许用户对组件进行分层以创建完整的绘图。例如，用户可以从轴开始画，然后添加点，接着添加线、趋势线等。...在创建绘图后，用户可以在它的上面添加字段，以便对数据进行筛选和排序。
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