神奇的Altair 介绍本期主角之前，先给大家一张GIF ? 是不是很炫酷？更神奇的是，完成这么一幅可交互的图表，仅需不到20行代码。...这幅图是用Python的可视化库Altair绘制的，Altair可以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。...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。 事实上，Altair能做的还有很多，大家可以去官网example gallery观赏 ?..._1='column_1', encoding_2='column_2', etc. ) Data：Altair内部使用的数据以Pandas中的Dataframe格式存储，但有以下三种方式传入： 以Pandas...Altair还为创建交互式图像提供了一个selection的API，在选择功能上，我们能做出一些更酷炫的高级功能，例如本文开头处展示的GIF，对选中的数据点进行统计，生成实时的直方图。
Bokeh 简介 Bokeh是一个交互式可视化库，它能够创建各种类型的交互式图表，包括散点图、线图、条形图等。Bokeh提供了丰富的工具，使用户能够在图表中进行缩放、平移和选择等操作。...Altair：Altair的语法设计简洁而灵活，可以轻松地实现复杂的可视化表达，例如使用facet进行分面绘图、使用layer进行图层叠加等。...Altair创建一个散点图，x轴为花瓣长度，y轴为花瓣宽度，颜色根据鸢尾花的种类进行编码。...创建绘图对象： 使用 figure() 函数创建一个条形图对象 p，指定了 x 轴的范围、绘图高度、标题等属性。...设置图表属性： 使用一系列属性设置函数设置图表的外观属性，如去除 x 轴的网格线、设置 y 轴起始值、设置 y 轴标签等。 显示图表： 使用 show() 函数显示绘图对象。
今天的推文我们介绍一个功能很强,但知名度不如Matplotlib、pyecharts等静态或者交互式可视化库-Altair。.../user_guide/marks.html 在选择完我们的mark对象后，接下来我们要做的就是如何将数据进行映射，比如，我绘制散点图，我需要将数据中的哪一列映射到X轴，哪一列映射到Y轴呢？...Encode() 方法可直接将如坐标轴(x，y)，颜色，形状，大小等图表属性通过pandas dataframes数据中的列名建立映射关系。...今天我们介绍了一个优秀的Python交互式可视化包-Altair，其丰富的图表类型和灵活的定制化函数，相信一定能够让大家绘制出自己的可视化作品。...以上内容只是简单对Altair包绘图过程进行了总结，主要都是我在使用该库进行绘图时所认为的关键步骤，可能有所缺漏，更多内容大家可参考Altair官网。
使用教程 Parul以汽车数据为例，将一个汽车数据集“cars”载入到Altair中。 cars中包含汽车的生产年份、耗油量、原产国等9个方面的数据，后面将对这些内容进行可视化处理。...在代码开头别忘了导入Altair： import altair as alt 完成以上准备工作，我们就可以开始绘图了 开始绘制图表 Altair中的基本对象是Chart，它将数据框作为单个参数。...实际上，Altair还能方便地对数据进行分类和汇总，绘制统计直方图。 相比其他绘图工具，Altair的特点在于不需要调用其他函数，而是直接在数轴上进行修改。...例如统计不同油耗区间的汽车数量，对X轴使用alt.X()，指定数据和间隔大小，对Y轴使用count()统计数量。...在绘制图片的代码后面，调用interactive()模块，就能实现平移、缩放： Altair还为创建交互式图像提供了一个selection的API： 在选择功能上，我们能做出一些更酷炫的高级功能，
如果你有这方面的需求，而且还在使用Python，那么强烈推荐你试一试Altair。 Altair是一个专为Python编写的可视化软件包，它能让数据科学家更多地关注数据本身和其内在的联系。 ?...使用教程 Parul以汽车数据为例，将一个汽车数据集“cars”载入到Altair中。 cars中包含汽车的生产年份、耗油量、原产国等9个方面的数据，后面将对这些内容进行可视化处理。...在代码开头别忘了导入Altair： import altair as alt 完成以上准备工作，我们就可以开始绘图了 开始绘制图表 Altair中的基本对象是Chart，它将数据框作为单个参数。...数据的分类与汇总 上面的例子中，我们使用的主要是散点图。实际上，Altair还能方便地对数据进行分类和汇总，绘制统计直方图。...Altair还为创建交互式图像提供了一个selection的API： ? 在选择功能上，我们能做出一些更酷炫的高级功能，例如对选中的数据点进行统计，生成实时的直方图。 ?
加载数据：使用 pandas 加载包含销售数据的 CSV 文件。创建图表：使用 Altair 创建一个柱状图 (mark_bar())，并通过 encode() 方法指定 x 轴和 y 轴的数据字段。...创建图表：使用 Altair 创建一个堆叠面积图 (mark_area())，通过 encode() 方法指定 x 轴（季度）、y 轴（销售额）和颜色（产品类别）的映射关系。...接下来，我们将展示如何创建一个带有下拉菜单过滤器的交互式柱状图，使用户可以选择不同的产品类别来查看销售数据。...创建图表：使用 Altair 创建一个柱状图 (mark_bar())，通过 encode() 方法指定 x 轴（年份）、y 轴（销售额）、颜色（产品类别）的映射关系，并添加提示信息。...接下来，我们将展示如何使用 Altair 创建一个交互式散点图，并添加动态提示信息和趋势线。
然后，它使用pandas和numpy创建了一个包含四列数据的DataFrame。接下来，它使用streamlit的map函数来将DataFrame中的数据显示在地图上。...(c, use_container_width=True) 这段代码使用了Streamlit库来创建一个交互式的数据可视化应用。...首先导入了所需的库，包括streamlit、pandas、numpy和altair。然后创建了一个包含随机数据的DataFrame，并使用Altair库创建了一个散点图。...散点图的x轴和y轴分别对应DataFrame中的"a"和"b"列，点的大小和颜色分别对应DataFrame中的"c"列，同时鼠标悬停在点上时会显示"a"、"b"和"c"的数值。...然后，代码使用Altair库创建了一个散点图。散点图的x轴和y轴分别对应DataFrame中的"a"和"b"列，点的大小和颜色分别对应DataFrame中的"c"列。
五，Bokeh Bokeh 是一个用于创建交互式和可视化图表的 Python 库，特别适合在浏览器中展示。它能够处理大型数据集或实时数据集，支持快速绘制，并且可以轻松地嵌入到HTML 页面中。...六，Plotly Plotly则是一个功能强大且多功能的Python库，提供了广泛的工具来创建交互式且具有视觉吸引力的绘图(借助浏览器渲染图片)。...九，pyecharts pyecharts 是一个基于 ECharts 的 Python 数据可视化库，它允许用户使用 Python 语言生成各种类型的交互式图表和数据可视化（借助浏览器渲染）。...使用HoloViews， 您通常可以在极少数代码中表达您想要做的事情，让您专注于您想要探索和传达的内容，而不是绘图过程。...pygal是一个SVG图表库。全称Scalable Vector Graphics -- 可缩放矢量图形。 十四，Vispy 是一个高性能的交互式 2D/3D 的交互式科学可视化库。
与Bokeh一样，Plotly的强项正在制作交互式图，但它提供了一些在大多数库中没有的图表，如等高线图，树状图和3D图表。...它允许你仅使用Python脚本就将分析结果转换为交互式Web应用程序，因此你不必了解任何其他语言，如HTML，CSS或JavaScript。Gleam适用于任何Python数据可视化库。...它适用于所有数据类型并生成图表作为SVG，可以缩放它们而不会丢失图像质量。由于这个库相对较新，一些文档仍在进行中。你可以制作非常基本的图表 - 但这是就是您想要的。 11....所有绘图功能都使用一致的整齐的数据格式。 智能默认样式：创建一个漂亮的图表，只需要很少的自定义变量。 简单的API：使API尽可能直观且易于学习。...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。 ?
除了默认的Matplotlib后端，它还添加了一个Bokeh后端。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。...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。...声明使Altair变得简单、友好和一致，用户使用Altair可以轻松设计出有效且美观的可视化代码。 7 ggplot ggplot是基于R语言的ggplot2包和Python的绘图系统。...它允许用户仅使用Python脚本就可将分析结果转换为交互式Web应用程序，因此用户不必了解任何其他语言，如HTML、CSS或JavaScript。Gleam适用于任何Python数据可视化库。
Plotly是一个数据可视化的在线平台，与Bokeh一样，Plotly的强项在于制作交互式视图，但它提供了一些在大多数库中没有的图表，如等高线图、树状图和3D图表。...plotnine的优点为代码简洁，易学；绘制出的图流畅大方；不需要很多的代码就可以绘制出很不错的图。在使用plotnine绘图之前，首先需要理解绘图的基本概念。 10 Altair ?...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。...声明使Altair变得简单、友好和一致，用户使用Altair可以轻松设计出有效且美观的可视化代码。 11 ggplot ? ggplot是基于R语言的ggplot2包和Python的绘图系统。...它允许用户仅使用Python脚本就可将分析结果转换为交互式Web应用程序，因此用户不必了解任何其他语言，如HTML、CSS或JavaScript。Gleam适用于任何Python数据可视化库。
交互式工具：提供了交云式界面，如可以缩放和拖动的图表。动画支持：可以创建动画图表，展示数据随时间的变化。扩展性：可以通过扩展包支持更多的功能，如3D绘图等。...以下是 Bokeh 的一些核心特性：交互性：Bokeh 提供了丰富的交互性选项，使用户能够在图表上进行缩放、平移、选择数据点等操作。...以下是 Altair 的一些关键特点：声明式语法：Altair 使用简单而直观的 Python 语法来描述数据可视化，使创建图表变得容易。...交互式：Altair 支持交互式可视化，可以轻松添加交互式元素，例如工具提示、缩放和选择。基于 Vega-Lite：Altair 核心思想是将数据可视化视为数据集到图形的映射，而不是一个步骤序列。...Altair 的这些特点使其成为一个强大而易于使用的数据可视化库，能够帮助用户更好地理解数据、发现见解，并有效地传达发现。
与Bokeh一样，Plotly的强项正在制作交互式图，但它提供了一些在大多数库中没有的图表，如等高线图，树状图和3D图表。...它允许你仅使用Python脚本就将分析结果转换为交互式Web应用程序，因此你不必了解任何其他语言，如HTML，CSS或JavaScript。Gleam适用于任何Python数据可视化库。...它适用于所有数据类型并生成图表作为SVG，可以缩放它们而不会丢失图像质量。由于这个库相对较新，一些文档仍在进行中。你可以制作非常基本的图表 - 但这是就是您想要的。 11....所有绘图功能都使用一致的整齐的数据格式。 智能默认样式：创建一个漂亮的图表，只需要很少的自定义变量。 简单的API：使API尽可能直观且易于学习。...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。
在数据科学和数据可视化领域，生成清晰、漂亮的统计图表对于展示数据和传达见解至关重要。Python中有许多强大的库可以帮助我们实现这一目标，其中Altair库是一个非常流行的选择。...Altair是一个基于Vega和Vega-Lite的声明式统计可视化库，它使得生成交互式、漂亮的图表变得非常简单。...，Altair还支持创建交互式图表，这使得用户可以与数据进行更深入的交互和探索。...Altair是一个基于Vega和Vega-Lite的声明式统计可视化库，具有简洁而强大的接口，使得生成各种类型的图表变得非常简单。...除了静态图表外，Altair还支持创建交互式图表，使得用户可以与数据进行更深入的交互和探索。我们展示了如何添加鼠标悬停提示、选择器、筛选器、缩放和平移等功能，从而实现丰富的交互体验。
唯一的缺点是高级封装不多，绘图代码稍显复杂。...比如说Seaborn可以一行代码设置图表的配色风格，什么统计风、商务风、学术风，都给你搭配的妥妥的，还有像置信区间这种专业领域的图表也集成到函数中。...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。...Altair基于Vega-Lite语法规则，将可视化描述为从数据到图形标记（例如，圆圈、矩形或折线）和属性（例如，颜色、大小、形状或透明度）的编码映射过程，使用Json格式规范图表外观，使用起来非常简单...Bokeh有很多的交互工具，比如缩放、平移、框选、悬停、重置、编辑、图像导出等等，使用起来非常方便。
将通过专注于几个具体的属性来评价一个可视化工具的优缺点： 互动性 你想要交互式可视化吗？像Altair、Bokeh和Plotly这样的库允许你创建交互式图表，用户可以探索和互动。...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。...推荐阅读(点击阅读)：Pandas+Matplotlib+Plotly，完美解决 Python 数据分析问题 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...缺点 Altair的简单图表，如柱状图，可能看起来不像Seaborn或Plotly等库中的图表那样有风格，除非你指定自定义风格。...Bokeh Bokeh是一个高度灵活的交互式可视化库，专为网络浏览器设计。
Matplotlib Matplotlib是Python的数据可视化库和二维绘图库，它是Python社区中最流行，使用最广泛的绘图库。它带有跨多个平台的交互式环境。...它可以用于使用各种GUI工具箱(例如Tkinter，GTK +，wxPython，Qt等)将绘图嵌入到应用程序中。...Plotly提供了40多种独特的图表类型，例如散点图，直方图，折线图，条形图，饼图，误差线，箱形图，多轴，迷你图，树状图，3-D图表等。Plotly还提供了等高线图，其中在其他数据可视化库中并不常见。...Ggplot也与熊猫紧密相连，因此最好将数据保留在DataFrames中。 Altair Altair是Python中的统计数据可视化库。...Pygal Pygal与Plotly或Bokeh相似，它创建的数据可视化图表可以嵌入到网页中，并可以使用Web浏览器访问，但主要区别在于它以SVG的形式输出图表或可缩放矢量图形。
将通过专注于几个具体的属性来评价一个可视化工具的优缺点： 互动性 你想要交互式可视化吗？像Altair、Bokeh和Plotly这样的库允许你创建交互式图表，用户可以探索和互动。...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。...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。...缺点 Altair的简单图表，如柱状图，可能看起来不像Seaborn或Plotly等库中的图表那样有风格，除非你指定自定义风格。...Bokeh Bokeh是一个高度灵活的交互式可视化库，专为网络浏览器设计。 优点 Matplotlib的交互式版本 在交互式可视化方面，Bokeh作为与Matplotlib最相似的库脱颖而出。
这两个绘图包的底层依旧是matplotlib，因此，在引用时别忘了使用%matplotlib inline语句。值得一说的是plotnine也移植了ggplot2中良好的配置语法和逻辑。...altair Altair是Python的一个公认的统计可视化库。 它的API简单、友好、一致，并建立在强大的vega - lite（交互式图形语法）之上。...pygal pygal是一个SVG图表库。_SVG_是一种矢量图格式。全称Scalable Vector Graphics -- 可缩放矢量图形。 用浏览器打开svg，可以方便的与之交互。...只需一次导入，您就可以在一个函数调用中创建丰富的交互式绘图，包括分面绘图（faceting）、地图、动画和趋势线。它带有数据集、颜色面板和主题，就像 Plotly.py 一样。...bokeh 专门针对Web浏览器的交互式、可视化Python绘图库 提供优雅简洁的多功能可视化展示，能快速创建图表、仪表板和可视化应用 可以做出像D3.js简洁漂亮的交互可视化效果，但是使用难度低于D3
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