用Excel的话，很难展示出这种效果，那……不如用Python？不用手动排版设计，简单的代码就能直接运行出结果。...工具Vega-Lite和Altair 首先，用Python完成可视化，需要借助两款工具：Vega-Lite和Altair。...Vega-Lite是一种交互式图形的高级语法，用简明的JSON语法，快速生成可视化图形，Vega-Lite规范可以编译为Vega规范。 比如下图，左边的图形，背后就是右侧的代码来实现的。 ?...Altair也是基于Vega和Vega-Lite而来的，使用的语言是Python，因此，Vega-Lite和Altair两者一同服用，效果最好哦。...传送门 课程GitHub： https://github.com/uwdata/visualization-curriculum Vega-Lite： https://vega.github.io/vega-lite
我虽然很喜欢使用 altair，但学会了 altair 并不能保证我同时会写 vega-lite 语法，因为 altair 自己已经成为一个厚重的 DSL，完全包裹住了 vega-lite。...一来是留给我的时间不多了，二来我觉得过于厚重的封装不是那么有必要，vega-lite 自己的语法表现力足够且并不复杂。三来对于使用者而言，了解 vega-lite 的语法对他们非常有必要。...有了基础的 deneb 的实现，接下来就是如何把生成的 vega-lite JSON 展示成图表。...我参考了 altair_viewer，实现得不费吹灰之力。至此，用户想生成一个复杂的图形，比如证券分析里经常使用的蜡烛图，可以用几行代码轻松表述： ? 难道就这么简单？ ?...我在实现 ExPolars 时，使用的就是 IElixir + Jupyter Notebook 来展示功能。 然而，IElixir 实现了基本的消息通讯，但有些细节似乎没有测试过。
Vega-Lite以JSON格式的可视化规范作为输入，Vega-Lite编译器将其转换为相应的可视化效果。...由于Vega-Lite使用JSON作为其输入格式，这些规范具有相当声明性质。VegaLite试图通过@vlplot宏来模仿这种格式，正如我们将在下面的示例中看到的，该宏是所有可视化的基础。...这使其不太像Julia，例如Gadfly，但另一方面，熟悉Vega-Lite的人很容易学会如何使用VegaLite。...对于对此感兴趣的读者，我建议查看Vega-Lite主页或论文“Vega-Lite: A Grammar of Interactive Graphics”。...这可能只是VegaLite文档的问题，我在其中找不到其他解决方案（或者是我没有做足够的研究，例如还可以使用Vega-Lite的广泛文档）。
Vega-lite的官网: https://vega.github.io/vega-lite/ 。其中的Tutorial版块做得非常好，深入浅出，特别是入门的GetStart。...而Vega Viewer这个VSCode插件，也非常好用，可以在本地的VSCode写Vega-lite的图表Json结构，而不必在在线版的Vega-Editor上写，并且语法提示、关键字智能感应和Vega-Editor...在上述的Vega-lite上找到了其官方推荐的Vega-lite笔记教程，网址如下： https://observablehq.com/@uwdata/introduction-to-vega-lite...collection=@uwdata/visualization-curriculum 使用这个observablehq网站可以像JupterNoteBook那样在上面运行代码，特别是自己做一些修改探索...这种探索性学习效果真心很棒，不用复杂地搭建环境，直接打开浏览器即可，JavaScript的火爆还真是有理。 ?
ggplot2 是 R 的作图工具包，可以使用非常简单的语句实现非常复杂漂亮的效果。然而不幸的是，ggplot2 并不支持 Python。...Altair 和图形语法 Altair 是 Vega-Lite 的包装器。Vega-Lite 是 JavaScript 的高级可视化库，它最最重要的特点是，它的API是基于图形语法的。...这就要感谢 Jake Vanderplas（JVP）伟大的设计，凡是 Vega-Lite 能够做的，Python 就可以做。...这是因为 Altair 只是一个 Python API，它能够生成有效的 Vega-Lite jsons，而 API 是以编程的方式生成的，因此在 Vega-Lite 的新版本发布后，Altair 能够全面而且快速的更新...Vega-Lite 交互性非常强大，我们不仅能够使用一行代码来添加 tooltips，还能将图的选择区与另一个可视化图关联。 高度灵活性。Altair的marks可以理解为图表构建中的模块。
D3有丰富的数学函数处理数据转换和物理计算，可以把数据和 HTML 结构或者 SVG 文档对应起来，这种特性让我们可以更方便的操作DOM绘制图表。...这里贴出d3的GitHub项目地址：https://github.com/d3/d3 6、Vega 使用Vega不需要写前端代码，它做到了只需要 JSON 就能完成所有图表相关的开发，包括数据的加载、转换...由于Vega致力于通过一些JSON配置项实现图表的绘制，导致在生成一些基础简单的图表时，也需要很多行的配置。...比如最简单的柱状图就需要95行配置，所以它提供了更简明的语法Vega-Lite，用于快速生成可视化以支持分析。...以下是一个柱状图的示例： 这里给大家贴出vega-lite的官网供大家学习：https://vega.github.io/vega-lite/ 三、结语 到这里给大家介绍了几种比较热门的可视化技术或图库
Smile实现了以下主要的机器学习算法： 分类：支持向量机、决策树、AdaBoost、梯度提升、随机森林、逻辑回归、神经网络、RBF网络、最大熵分类器、KNN、朴素贝叶斯、Fisher/线性/二次/正则判别分析...模型序列化 大多数模型支持Java可序列化接口（所有分类器都支持可序列化接口），因此您可以在Spark中使用它们。...XStream易于使用，不需要映射（实际上不需要修改对象）。Protostuff是一个很好的替代方案，它支持向前向后兼容性（模式演化）和验证。...使用mile.plot.vega软件包，我们可以创建一个规范，将可视化描述为从数据到图形标记（如点或条）属性的映射。 该规范基于Vega-Lite。...Vega-Lite编译器自动生成可视化组件，包括轴、图例和比例。然后，它根据一组精心设计的规则确定这些组件的属性。 示例
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。...基于Vega-Lite 的JSON 语法规则生成Altair 的Python 代码。 在启动的Jupyter Notebook、JupyterLab 和nteract 中展示统计可视化过程。...可以将可视化作品导出为PNG/SVG 格式的图片、独立运行的HTML 格式的网页，或者在线上Vega-Lite 编辑器中查看运行效果。 在Altair中，使用的数据集要以“整洁的格式”加载。...其中，时间型变量是一种特殊类型的数量型变量，可以将时间型变量设定为名义型变量（N）或次序型变量（O），实现时间型变量的离散化，从而形成与数量型变量的组合。...对照柱形图的实现代码，条形图的实现代码变化的部分如下所示。
于是，我把目光投向了 vega-lite[7]，一个我个人非常喜欢的声明式（declarative）的可视化工具。...我没有亲自写过 vega-lite 的代码，只是在使用 Python 的一个可视化工具 Altair 时大致了解过 vega-lite。...hackathon 剩下大概一天左右的时间，我边看 vega-lite 的代码样例，边用 Elixir 简单地封装 vega-lite，让 ExPolars 加载出来的 dataframe 可以被很方便地可视化...封装 vega-lite 的过程很轻松，是一种享受，我为这个项目取名为 deneb。为了把生成的图表展示在 jupyter notebook 上， 我花费了不少时间，踩了一个很大的坑。...: vega.github.io/vega-lite 贤者时刻 写搬砖性质的代码非常让人痛苦，可这痛苦比起练琴，那简直不是个事。
Jake VanderPlas - Vega，Vega-Lite和Altair探索性数据可视化 - PyCon 2018. 视频地址： https://www.youtube.com/watch?...Rank 7 .如何使用 Mapbox 将地图添加到 Django Web App 项目 文章链接： https://www.fullstackpython.com/blog/maps-django-web-applications-projects-mapbox.html...用 Python 实现 Seam Carving 文章链接： https://karthikkaranth.me/blog/implementing-seam-carving-with-python/
对于第二点，如果生产环境对效率要求较高，可以更换其他库，或者在批量生产时采用多进程的方式来加快处理。 作为Python中使用最广泛的可视化工具之一，matplotlib可以绘制大多数常见的图。...GeoViews可视化示例 除了上述可视化库之外，Altair是类似Seaborn用于统计可视化的交互式Python可视化库，其基于Vega和Vega-Lite(两者非基于Python的可视化库)。...与Vega一样，都是声明式可视化工具。 ? Vega和Vega-Lite可视化 ?...在使用jupyter notebook进行数据分析和可视化时，涉及到地理空间可视化时，可以使用gmaps将数据可视化到google地图并嵌入到jupyter notebook中。 ?...Jupyter notebook中gmaps示例 基于JS的可视化库通常用于构建Web应用，当需要开发气象数据可视化平台时，可以使用基于JS的可视化库。
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。...基于Vega-Lite 的JSON 语法规则生成Altair 的Python 代码。 在启动的Jupyter Notebook、JupyterLab 和nteract 中展示统计可视化过程。...可以将可视化作品导出为PNG/SVG 格式的图片、独立运行的HTML 格式的网页，或者在线上Vega-Lite 编辑器中查看运行效果。 在Altair中，使用的数据集要以“整洁的格式”加载。...其中，时间型变量是一种特殊类型的数量型变量，可以将时间型变量设定为名义型变量（N）或次序型变量（O），实现时间型变量的离散化，从而形成与数量型变量的组合。...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。
Altair是基于Vega和Vega-Lite的Python数据统计可视化库，其优秀的交互、数据统计功能和清新的配色，很难让人用过就忘记(唯一不好就是名字太难记啦! ? ? )。...如我们可以使用 mark_point() 来绘制点图，代码如下： alt.Chart(data).mark_point() 除了mark_point()绘图函数外，Altair提供的其他表格类型如下表...Compound marks 当然，我最喜欢的一个绘图功能是下面这一个：直接填充图片(根据赋值的x、y坐标信息)，就可以实现图片的填充效果图了，生成例如男女比例小头像的的统计图表就会更加立体形象，举例如下...：https://altair-viz.github.io/user_guide/encoding.html 在完成以上步骤后，你就可以使用Altair库进行基本图表的绘制了，当然，如果你想进行更加快速绘图...(包括数据处理)，Altair也提供了用于数据处理转换的Aggregation方法，该方法可以在绘制图表过程中直接对数据进行如求平均、求和等聚合数据操作。
这段逻辑是没法做到原子的——除非你自行实现了某种分布式事务的机制。而分布式事务的实现复杂度往往会超过Redis带来的好处。 用Redis可以实现事务，吗？...在这种限制下，在Redis中实现业务逻辑差不多就只有两种可能： 不在意ACID事务——数据丢了没事，改错了也没大关系 基于Redis的接口实现自己的ACID，或者ACID的某种子集 缓存属于第一个场景。...用Redis可以当队列，吗？ Redis实现了一个List的数据结构。借助它，可以实现出队，入队的功能。实际上很多人早就熟练使用Redis做队列。...这种队列可以容忍一些数据丢失，也能容忍数据延迟性比较大，但要求吞吐巨大。这种队列的典型代表是Fluentd和Logstash。...Redis 4.2计划引入Disque作为新的队列实现。也许能够扭转这个情况。但4.2离发布还要很久，并且成熟到可以在生产使用，也至少要到4.4版本——大概在2019年甚至更晚。
Jake VanderPlas - Vega，Vega-Lite和Altair探索性数据可视化 - PyCon 2018. 视频地址： https://www.youtube.com/watch?...文章链接： https://towardsdatascience.com/automated-feature-engineering-in-python-99baf11cc219 ▌Rank 7 .如何使用...用 Python 实现 Seam Carving 文章链接： https://karthikkaranth.me/blog/implementing-seam-carving-with-python/
plotly最棒的一点是可以在Jupyter笔记本或独立的HTML页面中使用 。您也可以在他们的网站上在线使用它，但我更喜欢离线使用它，您也可以将可视化保存为图像，非常易于使用也非常实用。 ?...这种组合非常惊人，结合了Pandas的灵活性，比Plotly更有效，语法甚至比plotly简单。...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。...可以是下面的leaflet和folium生成的地图 ? ? Altair + Vega Altair是一个声明性统计可视化库，基于Vega和Vega-Lite。...Altair和Vega生成的分散图和直方图 ? D3.js（数据驱动文档DDD） D3.js是一个JavaScript库，根据数据操作文档。您可以使用HTML，SVG和CSS将数据变成活灵活现的图表。
Jake VanderPlas - Vega，Vega-Lite和Altair探索性数据可视化 - PyCon 2018. 视频地址： https://www.youtube.com/watch?...文章链接：https://towardsdatascience.com/automated-feature-engineering-in-python-99baf11cc219 ▌Rank 7 .如何使用...用 Python 实现 Seam Carving 文章链接： https://karthikkaranth.me/blog/implementing-seam-carving-with-python?
方法一： 为了实现row_number函数功能，此方法我们要使用到会话变量，下面的实例是从 employees 表中选出5名员工，并为每一行添加行号： 1 2 3 4 5 6 SET @row_number...方法二： 这种方法仍然要用到变量，与上一种方法不同的是，我们把变量当做派生表，与主业务表关联查询实现row_number函数功能。...需要注意的是，在这种方法中，派生表必须要有别名，否则执行时会出错。...MySQL同样可以实现这样的功能，看下面的实例： 首先将payments表中按照客户将记录分组： 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/131030.html
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