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具有“密度”、“聚集”和“计算”变换的串联图表中的Altair间隔选择

Altair是一个Python的可视化库，用于创建统计图表。在Altair中，间隔选择（Interval Selection）是一种交互式的数据选择方式，可以通过鼠标或触摸屏来选择数据中的特定区域。

密度（Density）是指在图表中某个区域内数据点的数量。在间隔选择中，可以通过调整选择区域的大小和位置来控制密度。

聚集（Aggregation）是指将多个数据点合并为一个单一的数据点，通常使用统计函数（如求和、平均值）来计算合并后的值。在间隔选择中，可以选择对数据进行聚集操作，例如计算所选区域内数据的总和或平均值。

计算（Transformation）是指对数据进行变换或处理，以便更好地展示或分析数据。在间隔选择中，可以对所选区域内的数据进行计算操作，例如计算百分比或比例。

Altair的间隔选择功能可以帮助用户在图表中选择特定区域的数据，并进行密度、聚集和计算操作，从而更好地理解和分析数据。通过使用Altair的间隔选择功能，用户可以根据自己的需求和兴趣，对数据进行灵活的探索和分析。

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看看程序员大佬都推荐的几大Python库…

Seaborn还具有各种工具来选择可以显示数据中图案的调色板。 GGplot Ggplot是一个Python数据可视化库，它基于为编程语言R创建的ggplot2的实现为基础。...可在单个可视化中添加不同类型的数据可视化组件或层。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。...它基于Vega和Vega-Lite，这是一种用于创建，保存和共享也具有交互性的数据可视化设计的声明性语言。...Altair用最少的编码创建漂亮的图表数据可视化，例如条形图，饼图，直方图，散点图，误差图，功率谱，干图等。...Geoplotlib Geoplotlib为创建地图或使用地理数据提供支持，安装之前需要NumPy和pyglet，它可以使用许多不同类型的地图，例如点密度图，区域索引，符号图等。

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百川归海，四类图统揽统计图:Seaborn|可视化系列03

relplot(x,y,data)默认是画出两个变量x,y的散点图以体现data中x列和y列的数据关系。...可通过palette及hue_norm/hue_order等参数进行定义；•kind：绘制图表的类型，relplot有两种选择，分别为"scatter"和"line"，默认是散点图，也即scatter；...()的bins参数；•hist：默认distplot会画直方图和密度曲线，hist=False则只画密度曲线；•kde：核密度估计(kernel density estimate)，如果要只显示直方图呢...分类数据的特点是两个类别间不一定等间隔划分，周一到周二间隔是24小时，但早餐到午餐的间隔和午餐到晚餐的间隔就不一致，又如地震四级到五级的间隔与五到六级间隔的区别。...总结 可视化图表类型众多，echarts的案例菜单栏就分了27种有效图表、antv的案例菜单目前分了14种可视图，百川归海，seaborn将统计数据的可视化分为了四类，简化了绘图语句，并提供了多套配色和主题效果可以选择

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比Excel制图更强大，Python可视化工具Altair入门教程

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盘点12个Python数据可视化库，通吃任何领域

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再见Matplotlib！我用这款Python神器了！

上述的程序中，首先Altair调用了Chart类，然后在chart图表中根据我们传入的cars数据，创建散点图，其中x坐标是Horsepower，而纵坐标是Miles_per_Gallon。...可视化的图表中，还提供了可以直接下载的链接，我们可以选择保存图片，或者是在Vega在线编辑器中进行图片的编辑。 3).柱状图的操作 柱状图经常用来进行对比分析，非常直观。...其动态交互的可视化功能如下所示： 上图中可以看出，通过不断的选择区域，程序会自动的帮助我们计算选择的区域中，不同类别的数量，并通过下方的横向柱状图直观的展现出来，这项功能可以更加方便的帮助我们理解不同范围下的数据分布差异...可以看到，通过交互来划定不同的区域时，下方的柱状图会显示出所选择区域中不同年龄数量的分布，可以看出： 在左上方的分布中，也即身高较高，体重较小的分布中，年龄在24岁的小姐姐分布最多； 而在右上角，也即体重和身高都较突出的区域中...5 总结 以上就是小编带给大家关于Altair的分享，Altair相比于其他的可视化神器，具有强大的交互功能，能够更加帮助使用者窥探到数据中的信息，大家也赶快安装Altair来进行交互体验吧。

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盘点12个Python数据可视化库

探索式可视化库 探索式分析最大的优势在于，可以让业务人员在海量数据中“自由发挥”，不受数据模型的限制。通过探索式分析和可视化，业务人员可以快速发现业务中存在的问题。...交互式可视化库 数据可视化可以是静态的也可以是交互的，交互式的数据可视化是指人们使用计算机和移动设备深入图表和图形的具体细节，然后用交互的方式改变他们看到的数据。...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。...因为是基于Vega-Lite（交互式图形语法）的声明性统计可视化库，Altair API具有简单、友好、一致等特点。...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。

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又一可视化神器Altair登场

最后不得不说的是，用 matplotlib 制作交互式图表是一件相当困难的事情。 Altair 和图形语法 Altair 是 Vega-Lite 的包装器。...Altair 符合我们人类可视化数据的方式和习惯，Altair 只需要三个主要的参数： Mark. 数据在图形中的表达形式。点、线、柱状还是圆圈？ Channels....基于以上三个参数，Altair 将会选择合理的默认值来显示我们的数据。 Altair 最让人着迷的地方是，它能够合理的选择颜色。...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。...这点小小的改变就足以使得 Altair 明白，它不该使用连续色标，而是使用独立色标。 图表的扩展 Altair 的另一个美妙之处就是，我们可以从现有的图表中创建新的图表。

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分享一个口碑炸裂的Python可视化模块，简单快速入手！！

今天小编来和大家聊一下Python当中的altair可视化模块，并且通过调用该模块来绘制一些常见的图表，借助Altair，我们可以将更多的精力和时间放在理解数据本身以及数据的意义上面，从复杂的数据可视化过程中解脱出来...Altair被称为是统计可视化库，因为它可以通过分类汇总、数据变换、数据交互、图形复合等方式全面地认识数据、理解和分析数据，并且其安装的过程也是十分的简单，直接通过pip命令来执行，如下 pip install...，首先使用alt.Chart()指定使用的数据集，然后使用实例方法mark_*()绘图图表的样式，最后指定X轴和Y轴所代表的数据，可能大家会感到好奇，当中的N以及Q分别代表的是什么，这个是变量类型的缩写形式...图表的保存 最后的图表的保存，我们可以直接调用save()方法来保存，将对象保存成HTML文件，代码如下 chart.save("chart.html") 也可以保存成JSON文件，从代码上来看十分的相类似...chart.save("chart.json") 当然我们也能够保存成图片格式的文件，如下图所示 Altair之进阶操作 我们在上面的基础之上，进一步的衍生和拓展，例如我们想要绘制一张水平方向的条形图

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书单 | 数据分析，从思维到工具，持续霸榜的新书分享给你！

，着重介绍企业不同的业务场景会遇见的运营问题，针对不同的问题怎样选择分析模型，怎么分析？...知识板块脉络，进而建立完善的Excel 知识体系 通过 8 大思想打通 Excel 知识板块脉络，进而建立完善的Excel 知识体系 全书共 6 章，涉及 Excel 在职场中具有代表性的知识点和功能...中的 8 大思想，是本书的精华，通过八大思想串联起 Excel 所有的知识板块；第 6 章讲解 Power Query 和 Power Pivot，是 Excel在商务智能层面的入门知识。...04 ▊《Python统计可视化之Altair探索分析实践指南（全彩）》 刘大成 著 Python数据可视化以Altair为核心工具，通过认识数据、理解数据和探索数据 全方位地探索分析数据集的统计可视化形式...本书以Altair为核心工具，通过认识数据、理解数据和探索数据全方位地探索分析数据集的统计可视化形式，以应用数据和案例研究为实践场景，使用Altair数据加工箱进行数据预处理，在此基础上，深入理解不同应用领域和实践场景的数据集的统计可视化模型

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电阻电路的等效变化(Ⅰ)

-CSDN博客 ✉️我们并非登上我们所选择的舞台，演出并非我们所选择的剧本 本博客将跟着由b站大学石群老师主讲的博客笔记 ---- 目录  write in front    引言 【1.1】电路的等效变换...注意：这里当中提的等效是对外等效。 对A中的电路中的电流、电压和功率而言。...明确  ① 电路中等效变换条件： 两点路中具有相同的 V C R ② 电路等效变换的对象： 为变换的外电路A中的电压、电流和功率。...(仅仅只是对外电路等效、对内是不等效的) ③ 电路的等效目的： 最终就是为了，化简电路，从而方便计算 ---- 【1.2】电阻的串联和并联 注意： 串联和并联在电路当中弄的乱七八糟的话，那么它就是混连...在介质中该量与电场强度E之积等于传导电流密度J。对于各向同性介质，电导率是标量；对于各向异性介质，电导率是张量。生态学中，电导率是以数字表示的溶液传导电流的能力。单位以西门子(S/m)表示。

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Python5个数据可视化工具

Plotly Cufflinks Folium Altair + Vega D3.js（个人认为最好的选择，因为我也用JS写代码） 如果您了解并使用上面提到的库，那么您就处于进化的正确轨道上。...您可以为Folium渲染的地图使用不同的地图图层，例如MapBox，OpenStreetMap和其他几个图层，你可以查看 此github库文件夹 或 此文档页面 。 你还可以选择不同的地图投影。...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。...最初，它可以与JavaScript一起使用，因为JS具有广泛的功能并且需要大量的学习和经验，但是如果你是JS专业人员则不需要犹豫。虽然 Python 和 R 使D3.js变得更简单，但只是一点点！...使用 r2d3 创建的D3可视化就像RStudio，R Markdown文档和Shiny应用程序中的R图一样工作。

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12个流行的Python数据可视化库总结

Seaborn Seaborn利用matplotlib的强大功能，可以只用几行代码就创建漂亮的图表。关键区别在于Seaborn的默认款式和调色板设计更加美观和现代。...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。...7. geoplotlib geoplotlib是一个用于创建地图和绘制地理数据的工具库。可以使用它来创建各种地图类型，例如等值线，热图和点密度贴图。...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....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。

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Altair适用于气象领域的Python数据可视化库，文末送书！

今天就来和大家分享Python数据可视化库中的一员猛将——Altair！...之前，气象学家公众号也给大家介绍过Altair库的气象相关应用，可以讲，这是目前为止，为数不多的广泛且全面适用于气象科研和业务中数据分析和可视化的Python库，具体可以参考【[必备工具]Python可视化绘图库...Altair】(←点击跳转阅读)，相关图表、曲线、地图等形式丰富，完美契合气象领域的需求！...借助Altair，我们可以将更多的精力和时间放在理解数据本身及数据意义上，从复杂的数据可视化过程中解脱出来。...Altair的优势 Altair可以通过分类汇总（aggregation）、数据变换（datatransformation）、数据交互、图形复合等方式全面地认识数据、理解数据和分析数据。

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Python奇淫技巧，5个数据可视化工具

例如，python中有许多令人惊叹的可视化库，而且通用化程度已经很高，例如下面这五个： Plotly Cufflinks Folium Altair + Vega D3.js（个人认为最好的选择，因为我也用...： alt.renderers.enable(‘notebook’) Altair中的数据是围绕Pandas Dataframe构建的。...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。...最初，它可以与JavaScript一起使用，因为JS具有广泛的功能并且需要大量的学习和经验，但是如果你是JS专业人员则不需要犹豫。虽然 Python 和 R 使D3.js变得更简单，但只是一点点！...使用 r2d3 创建的D3可视化就像RStudio，R Markdown文档和Shiny应用程序中的R图一样工作。

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