Seaborn Seaborn[3]是一个建立在Matplotlib之上的Python数据可视化库。它提供了一个更高层次的界面，简化了创建具有视觉吸引力的图的过程。...改善普通图表的美感 Seaborn是常见绘图类型的热门选择，如柱状图、箱形图、计数图和直方图。Seaborn不仅需要较少的代码来生成这些图，而且它们还具有增强的视觉美感。...这种互动性使你的可视化的消费者有能力自己去探索数据。 复杂地块中的简单性 Plotly简化了复杂图的创建，这在其他库中可能是个挑战。...Altair建议在处理超过5000个样本的数据集时，在可视化之前对数据进行汇总。处理更大的数据集可能需要额外的步骤来管理数据大小和复杂性。 经验之谈：Altair 是创建复杂统计图表的绝佳选择。...应用于一个图的变化可以自动反映在另一个具有类似变量的图中。这个功能允许探索多个地块之间的关系。
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。...上图的程序中，在进行x轴数据的处理时，Altair选择了Miles_per_Gallon进行处理，其中的bin参数是通过创建的BinParams对象来建立，其中maxbins参数的意思是最多创建10个条形柱...上图程序中，根据读入数据中，小姐姐们的身高和体重来创建横纵坐标，根据小姐姐们的年龄来区别颜色，创建一个点图。然后创建一个柱状图与上面的点图产生联动。其效果如下图所示: ?...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。
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。...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。...打开Jupyter Notebook或JupyterLab并执行任何代码以在Altair中获得该数据可视化。
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....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。...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。...（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。
接着在终端中输入：jupyter lab，就能在你的浏览器中自动打开它啦。...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。...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。...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。 ?
x轴，B、C列为y轴数据 # 指定多个Y df.plot(x='X',y=['B','C']) 图大小 通过参数figsize传入一个元组，指定图的长宽（英寸） 注意：以下我们以柱状图为例做演示 np.random.seed...常见图表类型 在介绍完图表元素设置后，我们演示一下常见的几种图表类型。 柱状图 柱状图主要用于数据的对比，通过柱形的高低来表达数据的大小。...(figsize=(6,8)) 堆叠条形图 # 堆叠条形图 df.plot.barh(stacked=True) 直方图 直方图又称为质量分布图，主要用于描述数据在不同区间内的分布情况，描述的数据量一般比较大...# 默认是堆叠 df.plot.area() 单个面积图 df.a.plot.area() 取消堆叠 # 取消堆叠 df.plot.area(stacked=False) 散点图 散点图就是将数据点展示在直角坐标系上...其他图表类型 在常见图表中，有密度图和六边形箱型图 绘制过程报错，暂时没有解决（本机环境：pandas1.3.1） 本节主要介绍散点矩形图、安德鲁曲线等，更多资料大家可以查阅官方文档了解 https:/
简单来说，Altair是一种可视化语法，也是一种创建、保存和分享交互式可视化设计的声明式语言，可以使用JSON 格式描述可视化的外观和交互过程，产生基于网络的图像。...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。...这里以名义型变量+数量型变量中的一条来讲解。 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。...第8 章，以探索分析为核心，将Altair 和其他探索分析工具有效结合，全面地探索分析不同实践场景下、不同数据集的统计可视化模型。
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 ?...Altair图形语法 Chart有三个基本方法：数据（data）、标记（mark）和编码（encode），使用它们的格式如下：alt.Chart(data).mark_point().encode( encoding..._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。
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。...接着在终端中输入：jupyter lab，就能在你的浏览器中自动打开它啦。...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。...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，
今天就来和大家分享Python数据可视化库中的一员猛将——Altair！...简单来说，Altair是一种可视化语法，也是一种创建、保存和分享交互式可视化设计的声明式语言，可以使用JSON 格式描述可视化的外观和交互过程，产生基于网络的图像。...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。...) 牛刀小试——弄出一个条形图 Altair 很强调变量类型的区分和组合。...这里以名义型变量+数量型变量中的一条来讲解。 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。
选择X列为x轴，B、C列为y轴数据 # 指定多个Y df.plot(x='X',y=['B','C']) ?...绘图引擎 通过backend可以指定不同的绘图引擎，目前默认是matplotlib，还支持bokeh、plotly、Altair等等。当然，在使用新的引擎前需要先安装对应的库。...常见图表类型 在介绍完图表元素设置后，我们演示一下常见的几种图表类型。 柱状图 柱状图主要用于数据的对比，通过柱形的高低来表达数据的大小。...堆叠条形图 # 堆叠条形图 df.plot.barh(stacked=True) ? 直方图 直方图又称为质量分布图，主要用于描述数据在不同区间内的分布情况，描述的数据量一般比较大。...其他图表类型 在常见图表中，有密度图和六边形箱型图 绘制过程报错，暂时没有解决（本机环境：pandas1.3.1） 本节主要介绍散点矩形图、安德鲁曲线等，更多资料大家可以查阅官方文档了解 https:/
有以下几种类型，用于创建对比数据的图表： 柱状图 条形图 百分比图 线形图 散点图 子弹图 2. 是否需要展示数据的组成部分？...y轴起始为0，可以显示各柱状的数值。 2）条形图 条形图基本上是水平的柱形图，可以用于避免在超过10个项目进行比较时产生杂乱。这种图表类型也可用于显示负数。...6）堆叠条形图 这种图表用于比较多个不同的数据集，并显示每个被比较的数据集的组成。 设计堆叠条形图的最佳做法： 最适用于说明部分和整体的关系。 使用对比色，会使对比更加清晰。...设计漏斗图的最佳做法： 根据数据集的大小，准确的显示每个部分的大小。 漏斗图中使用渐变色调中的对比色。 12）子弹图 子弹图用于和标尺做对比，以便显示目标的进展程度。...可以在甘特图中结合地图和其它图表类型。 看完以上常用图表的介绍，你真的用对了图表吗？
简单来说，Altair是一种可视化语法，也是一种创建、保存和分享交互式可视化设计的声明式语言，可以使用JSON 格式描述可视化的外观和交互过程，产生基于网络的图像。...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。...) 牛刀小试——弄出一个条形图 Altair 很强调变量类型的区分和组合。...这里以名义型变量+数量型变量中的一条来讲解。 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。
Altair库作为Python中的一款强大工具，为用户提供了丰富的图表绘制功能。让我们从一个个例子入手，看看它能做到什么程度的图表。...，传入了示例数据 data 作为参数 .mark_point() 方法将图表的标记类型设置为点状，表示我们要创建一个散点图 .encode() 方法来定义数据的映射关系，将x轴映射到数据中的x列，将y轴映射到数据中的...y列 chart.save 会生成一个 html 文件，用浏览器打开即可看到图表 创建一个简单的柱状图： import altair as alt import pandas as pd # 创建示例数据...点的大小，代表不同的 size 列的值 tooltip 参数，使得当鼠标停在泡泡上面时，会出现提示信息 王者 接下来才是 altair 的核心，还是前面的泡泡图，不过可以缩放平移交互： import altair...这样当我们在散点图中选择区域时，下方的柱状图会根据所选择的区域显示相应的数据。
在数据可视化的研究热潮中，如何让数据生动呈现，成了一个具有挑战性的任务，随之也出现了大量的可视化软件。相对于其他商业可视化软件，Python是开源且免费的，而且具有易上手、效果好的优点。...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。...3 Plotly 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。...5 plotnine plotnine是Python中图形语法的一种实现，它基于ggplot2包，语法绘图功能强大，可以轻松将数据映射到构成图的可视对象，然后创建自定义的图形。...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。
Plotly基于plotly.js，而plotly.js又基于D3.js，因此它是一个高级图表库，与Bokeh一样，Plotly的 强项是制作交互式图 ，有超过30种图表类型， 提供了一些在大多数库中没有的图表...Folium Folium建立在Python生态系统的数据优势和Leaflet.js库的映射优势之上。您可以在python中操作数据，然后通过folium在Leaflet地图中将其可视化。...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。...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。
如下代码是使用 Qt 的图表模块创建一个包含柱状图和折线图的图表，并显示在 QGraphicsView 控件中，在MainWindow::MainWindow构造函数中我们可以使用如下代码实现柱状图的创建...在图表中，每个分块代表一种分析对象，标签包含人数和百分比信息，运行后输出如下效果；1.3 创建堆叠图堆叠图（Stacked Chart）用于展示多个数据系列的累积效果，即将不同系列的数据在同一数值点上进行堆叠显示...每个面积图的面积表示该系列在该点上的数值，而整个堆叠面积图的高度表示各个系列在该点上的累积总和。堆叠图的优势在于能够直观地显示各部分在整体中的相对比例，并清晰地展示随时间或其他维度的变化。...堆叠柱状图显示多个柱状系列的堆叠效果，每个柱状系列由一个或多个柱状条组成，这些柱状条按照数据堆叠在一起，形成整体的柱状图。...QPercentBarSeries 类主要用于在图表中绘制百分比柱状图，其中的数据集可以包含多个柱子，每个柱子表示一个百分比。
Plotly基于plotly.js，而plotly.js又基于D3.js，因此它是一个高级图表库，与Bokeh一样，Plotly的 强项是制作交互式图 ，有超过30种图表类型， 提供了一些在大多数库中没有的图表...Folium Folium建立在Python生态系统的数据优势和Leaflet.js库的映射优势之上。您可以在python中操作数据，然后通过folium在Leaflet地图中将其可视化。...Folium是一个用于绘制空间数据的“神库”。你还可以使用folium生成热图和等值区域图。...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。...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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
