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数据科学家应该掌握的5个工具

Plotly Plotly是一个面向R，Python，MATLAB，JavaScript和Excel的交互式图形库。Plotly也是一个用于分析和分享数据和图像的平台。...Plotly是如何与众不同的呢？与Google Docs和GitHub一样，你可以协调和控制你的数据；可以将文件设置成公有的、私有的、秘密文件或是分享的。...Plotly整合了IPython Notebooks，NetworkX，Shiny，ggplot2，matplotlib，pandas，reporting tools和数据库。...例如，下面的图是使用ggplot2制作的，然后嵌入到这个博客中。将鼠标悬停后看看数据变化，然后单击拖动放大。 ? 创建交互式地图。Plotly的图形库建立在D3.js之上。...对于地理数据，Plotly支持分级统计图、散点图、气泡图、分块图和线图。你可以制作类似下面这样的地图，像R和Python一样把它们嵌入到博客，应用程序和仪表板。

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    利用R语言制作出漂亮的交互数据可视化

    rCharts包的安装： require(devtools) install_github('rCharts', 'ramnathv') rCharts函数就像lattice函数一样，通过formula...Highcharts是一个制作图表的纯Javascript类库，支持大部分的图表类型：直线图，曲线图、区域图、区域曲线图、柱状图、饼状图、散布图等。在rCharts包中提供了hPlot函数来实现。...plotly包 接下来要给大家介绍的是另一个功能强大的plotly包。它是一个基于浏览器的交互式图表库，它建立在开源的JavaScript图表库plotly.js之上。...有两种安装方式： install.packages("plotly") 或者 devtools::install_github("ropensci/plotly") plotly包利用函数plot_ly...如果你已熟悉ggplot2的绘图系统，也可以针对ggplot2绘制的对象p，利用ggplotly函数实现交互效果。

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    数据科学家应该掌握的5个工具

    Plotly Plotly是一个面向R，Python，MATLAB，JavaScript和Excel的交互式图形库。Plotly也是一个用于分析和分享数据和图像的平台。...Plotly是如何与众不同的呢？与Google Docs和GitHub一样，你可以协调和控制你的数据；可以将文件设置成公有的、私有的、秘密文件或是分享的。...Plotly整合了IPython Notebooks，NetworkX，Shiny，ggplot2，matplotlib，pandas，reporting tools和数据库。...例如，下面的图是使用ggplot2制作的，然后嵌入到这个博客中。将鼠标悬停后看看数据变化，然后单击拖动放大。 ? 创建交互式地图。Plotly的图形库建立在D3.js之上。...对于地理数据，Plotly支持分级统计图、散点图、气泡图、分块图和线图。你可以制作类似下面这样的地图，像R和Python一样把它们嵌入到博客，应用程序和仪表板。

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    数据科学家应该掌握的5个工具

    Plotly Plotly是一个面向R，Python，MATLAB，JavaScript和Excel的交互式图形库。Plotly也是一个用于分析和分享数据和图像的平台。...Plotly是如何与众不同的呢？与Google Docs和GitHub一样，你可以协调和控制你的数据；可以将文件设置成公有的、私有的、秘密文件或是分享的。...Plotly整合了IPython Notebooks，NetworkX，Shiny，ggplot2，matplotlib，pandas，reporting tools和数据库。...例如，下面的图是使用ggplot2制作的，然后嵌入到这个博客中。将鼠标悬停后看看数据变化，然后单击拖动放大。 ? 创建交互式地图。Plotly的图形库建立在D3.js之上。...对于地理数据，Plotly支持分级统计图、散点图、气泡图、分块图和线图。你可以制作类似下面这样的地图，像R和Python一样把它们嵌入到博客，应用程序和仪表板。

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    【直播回顾】轻松入门数据可视化

    和GraphPad为学术用、无需编程的绘图软件；R、Python和Matlab为需要编程的软件；Echarts、plotly和D3.js为实现web网页交互可视化的库。...和GraphPad为学术用、无需编程的绘图软件；R、Python和Matlab为需要编程的软件；Echarts、plotly和D3.js为实现web网页交互可视化的库。...Excel能实现大部分二维图表的绘制与基础的数据处理与分析，具体可以参考学习《Excel数据之美:科学图表与商业图表绘制》。...1.你拥有什么样的数据？（Whatdata do you have?） 2. 你想表达什么样的数据信息？（What do you want to knowabout your data?） 3....你会什么样的数据可视化方法？（What visualizationmethods should you use?） 4.你从图表中能获得什么样的数据信息？

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    羡慕高分文章美图？这26款好看的可视化R包助你一臂之力

    1.名称：ggplot2包 简介：将绘图与数据分离，按图层作图，一个语句代表了一张图；将常见的统计融入了绘图中。...7.名称：Plotly 简介：Plotly更多是因为其在线绘图工具的属性为人所知，比如GEPIA网站中一个热图的可视化就用到了plotly的外接，但其实他也是一个可视化R包。...需要先安装好devtools和curl两个包，然后可以从github上安装最新版的ggplot2和ggtech。...ggtech是新版ggplot2的科技主题包，综合了Etsy，Facebook，Google以等科技公司的主题配色。 缺点：跟ggplot2比可能不够亮丽。...在时间序列分解图或者平滑预测图等方面，ggfortify绝对能甩ggplot2好几条街，同时就肩负有线性回归、聚类分析、概率分布等图形绘制，兼容并蓄。

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    好用到飞起的12个jupyter lab插件

    debugger的横空出世，在jupyter lab中进行debug变得不再痛苦，充满了乐趣： 图2 但要注意当前的debugger插件基于xeus内核，这是与我们平常使用的ipykernel内核不太一样，...install jupyterlab-execute-time 官方文档：https://github.com/deshaw/jupyterlab-execute-time 2.7 jupyterlab-plotly...jupyterlab-plotly是一款帮助plotly图像在jupyter lab中正常渲染的插件： 图8 安装命令： jupyter labextension install @jupyter-widgets.../jupyterlab-manager plotlywidget@4.9.0 官方文档：https://github.com/plotly/plotly.py 2.8 jupyterlab-spreadsheet...jupyterlab-spreadsheet帮助我们在jupyter lab中查看表格类文件，特别是其支持查看多工作表的excel表格文件： 图9 安装命令： jupyter labextension

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    这份宝典火了，小哥学后加薪30W+

    比如推荐使用Excel吗？ 作者认为，虽然Excel的使用人群更广、商务人士非常喜爱，但是它在处理机器学习、大数据方面都不具有优势，而且单元格中的函数也容易报错。 所以，建议大家慎重使用Excel。...语言进行了示范，列举了一些基础技能： 导入数据：使用数据库，连接到SQL，readr包, readxl包； 转换数据：处理异常值、缺失数据、重塑数据、聚合、过滤等； 可视化数据：静态/交互式数据可视化，ggplot2...以及plotly； 处理文本数据、函数式编程…… 如果以上这些基础技能都掌握后，接下来就可以学习机器学习了。...在这方面，你需要掌握的技能如下： 时间序列分析：处理日期/日期时间数据、聚合、转换、可视化时间序列、使用timetk 预测：ARIMA、指数平滑、Prophet、机器学习（XGBoost、随机森林、GLMnet

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    我又用Python爬取了4000+股票数据，并用plotly绘制了树状热力图(treemap)

    大家好，上次我们试着用vba在excel中绘制树状热力图，但是我在绘制全部4000+股票的时候等待1小时最终效果图还远没完成，那么咋办呢？...库及plotly-orca库 pip install plotly pip install plotly plotly-orca # Basic JupyterLab renderer support.../plotly.py 关于本文用到的数据呢，大家可以参考《python爬取股票最新数据并用excel绘制树状图》的爬虫代码自行爬取，或者公众号回复0302获取哈！...简单的例子 plotly自带很多测试数据，我们用其中一个才试试简单的。 import plotly.express as px df = px.data.tips() df.head() ?...2.3. color_continuous_scale参数介绍 上面我们提到过该参数为 我们 treemap图色块颜色使用的色卡，具体有哪些可选以及这些可选项都是啥样呢？ 我们在?

    1.4K21

    推荐：这才是你寻寻觅觅想要的 Python 可视化神器

    受 Seaborn 和 ggplot2 的启发，它专门设计为具有简洁，一致且易于学习的 API ：只需一次导入，你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。...也可以通过 facet_col ="continent" 来轻松划分各大洲，就像着色点一样容易，并且让我们使用 x轴 对数（log_x）以便在我们在图表中看的更清晰： ?...Plotly Express 甚至可以帮助你在悬停框中添加线条公式和R²值！ 它使用 statsmodels 进行普通最小二乘（OLS）回归或局部加权散点图平滑（LOWESS）。 ?...06 Plotly 生态系统的一部分 Plotly Express 之于 Plotly.py 类似 Seaborn 之于 matplotlib：Plotly Express 是一个高级封装库，允许你快速创建图表

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    强烈推荐一款Python可视化神器！

    受 Seaborn 和 ggplot2 的启发，它专门设计为具有简洁，一致且易于学习的 API ：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。 Plotly Express 完全免费：凭借其宽松的开源 MIT 许可证，您可以随意使用它（是的，甚至在商业产品中！）。...也可以通过 facet_col =”continent“ 来轻松划分各大洲，就像着色点一样容易，并且让我们使用 x轴 对数（log_x）以便在我们在图表中看的更清晰： ?...Plotly Express 甚至可以帮助你在悬停框中添加线条公式和R²值！ 它使用 statsmodels 进行普通最小二乘（OLS）回归或局部加权散点图平滑（LOWESS）。 ?...Plotly 生态系统的一部分 Plotly Express 之于 Plotly.py 类似 Seaborn 之于 matplotlib：Plotly Express 是一个高级封装库，允许您快速创建图表

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    这才是你寻寻觅觅想要的 Python 可视化神器

    受 Seaborn 和 ggplot2 的启发，它专门设计为具有简洁，一致且易于学习的 API ：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。 Plotly Express 完全免费：凭借其宽松的开源 MIT 许可证，您可以随意使用它（是的，甚至在商业产品中！）。...也可以通过 facet_col =”continent“ 来轻松划分各大洲，就像着色点一样容易，并且让我们使用 x轴 对数（log_x）以便在我们在图表中看的更清晰： ?...Plotly Express 甚至可以帮助你在悬停框中添加线条公式和R²值！ 它使用 statsmodels 进行普通最小二乘（OLS）回归或局部加权散点图平滑（LOWESS）。...Plotly 生态系统的一部分 Plotly Express 之于 Plotly.py 类似 Seaborn 之于 matplotlib：Plotly Express 是一个高级封装库，允许您快速创建图表

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    GPT4做数据分析时间序列预测之四相当棒2023.5.25

    # 保存图像 plt.savefig('scatter_plot.png') 10、改为折线图 11、动态图片 Python有很多可以用于绘制动态图片的库，其中一些常用的库包括： Matplotlib...Plotly：Plotly 是一个交互式可视化工具，通过它你可以创建精美的数据可视化应用，包括动态图形。...这些库都可以通过 Python 的命令行或者在 Jupyter Notebook 中使用，在进行动态图片绘制时，你需要了解其中一些基础的动态图示的原理，例如使用动画、更新数据和实时数据接收等技术。...Plotnine - 与R语言的ggplot2类似,基于Grammar of Graphics理念,也适用于静态图表绘制。 7....as go # import plotly.graph_objects as go import plotly.subplots import plotly.io as pio # 创建一个Figure

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    这才是你寻寻觅觅想要的 Python 可视化神器！

    受 Seaborn 和 ggplot2 的启发，它专门设计为具有简洁，一致且易于学习的 API ：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。 Plotly Express 完全免费：凭借其宽松的开源 MIT 许可证，您可以随意使用它（是的，甚至在商业产品中！）。...也可以通过 facet_col =”continent“ 来轻松划分各大洲，就像着色点一样容易，并且让我们使用 x轴 对数（log_x）以便在我们在图表中看的更清晰： ?...Plotly Express 甚至可以帮助你在悬停框中添加线条公式和R²值！ 它使用 statsmodels 进行普通最小二乘（OLS）回归或局部加权散点图平滑（LOWESS）。 ?...Plotly 生态系统的一部分 Plotly Express 之于 Plotly.py 类似 Seaborn 之于 matplotlib：Plotly Express 是一个高级封装库，允许您快速创建图表

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    如何在Python里用ggplot2绘图

    为了严格实现图形语法，ggplot2提供了一种非常直观和一致的方式来绘制数据。ggplot2的绘图方法不仅确保每个绘图包含特定的基本元素，而且在很大程度上简化了代码的可读性。...如果您曾经使用过ggplot2，那么您应该熟悉语法中的“+”，它表示上面描述的相同的思想。...plotnine plotnine是一个Python包，允许您使用类似ggplot2的代码来实现图形语法。通过这样做，就像在ggplot2中一样，您可以将数据映射到构成可视化的可视对象。...虽然可以将matplotlib的样式设置为ggplot，但是不能像在ggplot2中那样在matplotlib中实现图形语法。 安装 在开始之前，您必须安装plotnine。...像往常一样，有两种主要的选择:pip和conda。

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