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比Excel制图更强大,Python可视化工具Altair入门教程

接着终端输入:jupyter lab,就能在你浏览器自动打开它啦。...常用编码有: x: x数值 y: y数值 color: 标记点颜色 opacity: 标记点透明度 shape: 标记点形状 size: 标记点大小 row: 按行分列图片 column:...数据分类与汇总 上面的例子,我们使用主要是散点图。实际上,Altair还能方便地对数据进行分类汇总,绘制统计直方图。...例如统计不同油耗区间汽车数量,X使用alt.X(),指定数据间隔大小,Y使用count()统计数量。...Altair还为创建交互式图像提供了一个selectionAPI: ? 选择功能上,我们能做出一些更酷炫高级功能,例如对选中数据点进行统计,生成实时直方图。 ?

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Python 可视化神器 Altair 入门详解

接着终端输入:jupyter lab,就能在你浏览器自动打开它啦。...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基本对象是Chart,它将数据框作为单个参数。...常用编码有: x: x数值 y: y数值 color: 标记点颜色 opacity: 标记点透明度 shape: 标记点形状 size: 标记点大小 row: 按行分列图片 column:...例如统计不同油耗区间汽车数量,X使用alt.X(),指定数据间隔大小,Y使用count()统计数量。...绘制图片代码后面,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selectionAPI: 选择功能上,我们能做出一些更酷炫高级功能,

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绘图技巧 | Altair-一个被名字耽误超强交互式可视化库

Compound marks 当然,我最喜欢一个绘图功能是下面这一个:直接填充图片(根据赋值xy坐标信息),就可以实现图片填充效果图了,生成例如男女比例小头像统计图表就会更加立体形象,举例如下.../user_guide/marks.html 选择完我们mark对象后,接下来我们要做就是如何将数据进行映射,比如,我绘制散点图,我需要将数据哪一列映射到X,哪一列映射到Y呢?...Encode() 方法可直接将如坐标(xy),颜色,形状,大小等图表属性通过pandas dataframes数据列名建立映射关系。...比如下面这个例子就是将a列映射到X,b列y映射到Y散点图: alt.Chart(data).mark_point().encode( x='a', y='b' ) 更多encode...以上内容只是简单Altair包绘图过程进行了总结,主要都是我使用该库进行绘图时所认为关键步骤,可能有所缺漏,更多内容大家可参考Altair官网。

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可视化系列:Python能做出BI软件联动图表效果?这可能是目前唯一选择

从中选出某一位员工,其他员工进行培训销售技能分享。应该选谁分享,哪些人需要被培训?...注意 Chart 是实例化,首字母要大写 行3:步骤2,通过 encode 方法,设定坐标字段。alt.X('客单价') 使得数据源 客单价 字段绑定在 x 上。同理绑定 y。...方法,即可修改每个数据点形状 现在还需要线图: 行2:数据源不用改 行3:由于数据源是每个销售员数据,而现在需要是客单价平均,因此绑定 x 时候,直接指定客单价做平均操作 行4:mark_rule...其中通过 dy 参数,让显示文本向上偏移10个像素 注意,此时标签图 encode x y 实际与 散点图一致(point) 行15:把标签图叠加即可 到这里,我们只是在做静态图...接下来,我们使用 altair作出 BI 软件常见图表联动效果 ---- 不同维度图表联动 现在希望同时展示两个图表,一个是之前制作多店四象限图,另一个是不同店铺销售额柱状图。

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又一可视化神器Altair登场

Altair 符合我们人类可视化数据方式习惯,Altair 只需要三个主要参数: Mark. 数据图形表达形式。点、线、柱状还是圆圈? Channels....决定什么数据应该作为x,什么作为y;图形数据标记大小颜色。 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,本例这是没有意义。...有点很多,同时也存在一些不足 Altair 主要缺点 没有 3d 绘图。如果3d可视化工作很重要,那么 Altair 不太适合您。 Altair 不是 D3.js。...(注:D3.js 是一个 JavaScript 库,用于 Web 浏览器中生成动态交互式数据可视化。 它利用了广泛实施 SVG,HTML5 CSS 标准,具有高度可定制性) 统计支持较差。

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Python数据可视化,被Altair圈粉了

用户只需要提供数据列与编码通道之间链接,例如xy,颜色等,其余绘图细节它会自动处理。 事实上,Altair能做还有很多,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)编码(encode),使用它们格式如下:alt.Chart(data).mark_point().encode( encoding..._1='column_1', encoding_2='column_2', etc. ) Data:Altair内部使用数据以PandasDataframe格式存储,但有以下三种方式传入: 以Pandas...位置通道:定义位置相关属性: x: x数值 y: y数值 row: 按行分列图片 column: 按列分列图片 通道描述: color: 标记点颜色 opacity: 标记点透明度 shape:...Altair还为创建交互式图像提供了一个selectionAPI,选择功能上,我们能做出一些更酷炫高级功能,例如本文开头处展示GIF,选中数据点进行统计,生成实时直方图。

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6个顶级Python可视化库!

当可视化一个DataFrame时,选择使用哪个可视化库确实是一个头疼事情。 这篇文章云朵君将大家一起学习每个库优点缺点。到最后,它们不同特点有更好了解,合适时候更容易选择合适库。...如果你打算向他人展示你数据,定制XY其他绘图元素可能需要大量努力。这是由于Matplotlib低级接口造成。...改善普通图表美感 Seaborn是常见绘图类型热门选择,如柱状图、箱形图、计数图直方图。Seaborn不仅需要较少代码来生成这些图,而且它们还具有增强视觉美感。...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R创建绘图,并在使用Python时怀念它功能,Plotly是一个很好选择...Altair建议处理超过5000个样本数据集时,可视化之前对数据进行汇总。处理更大数据集可能需要额外步骤来管理数据大小复杂性。 经验之谈:Altair 是创建复杂统计图表绝佳选择

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分享一个口碑炸裂Python可视化模块,简单快速入手!!

今天小编来大家聊一下Python当中altair可视化模块,并且通过调用该模块来绘制一些常见图表,借助Altair,我们可以将更多精力时间放在理解数据本身以及数据意义上面,从复杂数据可视化过程解脱出来...,首先使用alt.Chart()指定使用数据集,然后使用实例方法mark_*()绘图图表样式,最后指定XY所代表数据,可能大家会感到好奇,当中N以及Q分别代表是什么,这个是变量类型缩写形式...),除此之外还有时间序列型数据,缩写是T以及次序型变量(O),例如在网购过程当中商家评级有1-5个星级。...,XY数据互换,代码如下 chart = alt.Chart(df).mark_bar().encode(x="profit(B):Q", y="brand:N") chart.save("chart1..."index:T", y="num:Q") line_chart.save("chart2.html") output 我们还可以来绘制一张甘特图,通常在项目管理上面用到比较多,X添加是时间日期

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6个顶级Python可视化库

当可视化一个DataFrame时,选择使用哪个可视化库确实是一个头疼事情。 这篇文章云朵君将大家一起学习每个库优点缺点。到最后,它们不同特点有更好了解,合适时候更容易选择合适库。...如果你打算向他人展示你数据,定制XY其他绘图元素可能需要大量努力。这是由于Matplotlib低级接口造成。...改善普通图表美感 Seaborn是常见绘图类型热门选择,如柱状图、箱形图、计数图直方图。Seaborn不仅需要较少代码来生成这些图,而且它们还具有增强视觉美感。...优点 与R相似 如果你熟悉R创建绘图,并在使用Python时怀念它功能,Plotly是一个很好选择。它允许你用Python实现同样水平高质量绘图。...Altair建议处理超过5000个样本数据集时,可视化之前对数据进行汇总。处理更大数据集可能需要额外步骤来管理数据大小复杂性。 经验之谈:Altair 是创建复杂统计图表绝佳选择

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6个顶级Python可视化库

当可视化一个DataFrame时,选择使用哪个可视化库确实是一个头疼事情。 这篇文章云朵君将大家一起学习每个库优点缺点。到最后,它们不同特点有更好了解,合适时候更容易选择合适库。...如果你打算向他人展示你数据,定制XY其他绘图元素可能需要大量努力。这是由于Matplotlib低级接口造成。...改善普通图表美感 Seaborn是常见绘图类型热门选择,如柱状图、箱形图、计数图直方图。Seaborn不仅需要较少代码来生成这些图,而且它们还具有增强视觉美感。...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R创建绘图,并在使用Python时怀念它功能,Plotly是一个很好选择...Altair建议处理超过5000个样本数据集时,可视化之前对数据进行汇总。处理更大数据集可能需要额外步骤来管理数据大小复杂性。 经验之谈:Altair 是创建复杂统计图表绝佳选择

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python做图表,你会选择altair吗?

Altair库作为Python一款强大工具,为用户提供了丰富图表绘制功能。让我们从一个个例子入手,看看它能做到什么程度图表。...,表示我们要创建一个散点图 .encode() 方法来定义数据映射关系,将x映射到数据x列,将y映射到数据y列 chart.save 会生成一个 html 文件,用浏览器打开即可看到图表...Plot") ) # 显示图表 chart.save("chart.html") .encode ,通过参数 color size 指定更多维度变量。...编码省略... ).properties( # 属性省略... ).add_selection( brush ) 散点图属性,我们使用 add_selection() 方法将区域选择器应用于散点图...这样当我们散点图中选择区域时,下方柱状图会根据所选择区域显示相应数据。

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【Python】5种基本但功能非常强大可视化类型

某些情况下,可视化传递信息方面也比普通数字好得多。 使用数据可视化技术可以很容易地发现变量之间关系、变量分布以及数据底层结构。 本文中,我们将介绍数据分析中常用5种基本数据可视化类型。...encode函数指定绘图中使用列。因此,encode函数写入任何内容都必须链接到数据帧。 Altair提供了更多函数参数来生成更多信息或定制绘图。我们将在下面的例子中看到它们。...为了使上面的折线图看起来更好,我们可以使用“scale”特性调整y值范围。...为了使用scale属性,我们使用XY编码(例如alt.X)指定列名。zero参数设置为“False”,以防止从零开始。 2.散点图 散点图也是一种关系图。它通常用于显示两个数值变量值。...A值范围小于其他两个类别。框内白线表示中值。 5.条形图 条形图可用于可视化离散变量。每个类别都用一个大小与该类别的值成比例条表示。

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通过案例带你轻松玩转JMeter连载(49)

:是否Y标签显示号码分组。 Ø 列标签值?:是否显示列标签。 Ø 列标签:按结果标签过滤。可以使用正则表达式,例如:登录。 显示图形之前,单击【应用过滤器】按钮刷新内部数据。...使用“宽度”“高度”字段定义自定义尺寸。单位为像素。 X:定义X标签最大长度(以像素为单位)。 Y:定义Y自定义最大值。 图例:定义图表图例位置字体设置。...通过右键弹出菜单中选择“添加->监控器->汇汇总图”,如图33图34所示。 图33响应时间图设置标签 图34响应时间图图形标签 图设置。 Ø 时间间隔(ms):X时间间隔(毫秒)。...Ø 动态图形大小:大小根据当前JMeter窗口大小宽度高度计算图形大小。 Ø 使用“宽度”“高度”字段定义自定义尺寸。单位为像素。 XY。 Ø X:设置自定义X标签日期格式。...Ø Y:设置以毫秒为单位定义Y自定义最大值。 Ø 增量比例:定义缩放增量(以毫秒为单位)。 Ø 显示号码分组:是否显示Y标签数字分组。 图例定义图表图例位置字体设置。

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Altair适用于气象领域Python数据可视化库,文末送书!

今天就来大家分享Python数据可视化库一员猛将——Altair!...基于Vega-Lite JSON 语法规则生成Altair Python 代码。 启动Jupyter Notebook、JupyterLab nteract 展示统计可视化过程。...Pandas DataFrame 是 Altair 使用主要数据结构之一。AltairPandasDataFrame有很好地加载效果,加载方法简单高效。...这里以名义型变量+数量型变量一条来讲解。 如果将数量型变量映射到x ,将名义型变量映射到y ,依然将柱体作为数据编码样式(标记样式),就可以绘制条形图。...alt.X(),使用month 提取时间型变量date 月份,映射在位置通道x上,使用汇总函数mean()计算平均降雨量,使用折线作为编码数据标记样式。

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Python数据可视化 被Altair圈粉了!

基于Vega-Lite JSON 语法规则生成Altair Python 代码。 启动Jupyter Notebook、JupyterLab nteract 展示统计可视化过程。...可以将可视化作品导出为PNG/SVG 格式图片、独立运行HTML 格式网页,或者在线上Vega-Lite 编辑器查看运行效果。 Altair,使用数据集要以“整洁格式”加载。...Pandas DataFrame 是 Altair 使用主要数据结构之一。AltairPandasDataFrame有很好地加载效果,加载方法简单高效。...这里以名义型变量+数量型变量一条来讲解。 如果将数量型变量映射到x ,将名义型变量映射到y ,依然将柱体作为数据编码样式(标记样式),就可以绘制条形图。...alt.X(),使用month 提取时间型变量date 月份,映射在位置通道x上,使用汇总函数mean()计算平均降雨量,使用折线作为编码数据标记样式。

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Python5个数据可视化工具

Plotly Cufflinks Folium Altair + Vega D3.js(个人认为最好选择,因为我也用JS写代码) 如果您了解并使用上面提到库,那么您就处于进化正确轨道上。...Folium Folium建立Python生态系统数据优势Leaflet.js库映射优势之上。您可以python操作数据,然后通过foliumLeaflet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链接,例如xy,颜色等,其余绘图细节它会自动处理。声明使Altair变得简单,友好一致。使用Altair可以轻松设计出有效且美观可视化代码。...最初,它可以与JavaScript一起使用,因为JS具有广泛功能并且需要大量学习经验,但是如果你是JS专业人员则不需要犹豫。虽然 Python R 使D3.js变得更简单,但只是一点点!...使用 r2d3 创建D3可视化就像RStudio,R Markdown文档Shiny应用程序R图一样工作。

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Altair圈粉了!这款Python数据可视化库真香!

基于Vega-Lite JSON 语法规则生成Altair Python 代码。 启动Jupyter Notebook、JupyterLab nteract 展示统计可视化过程。...Pandas DataFrame 是 Altair 使用主要数据结构之一。AltairPandasDataFrame有很好地加载效果,加载方法简单高效。...这里以名义型变量+数量型变量一条来讲解。 如果将数量型变量映射到x ,将名义型变量映射到y ,依然将柱体作为数据编码样式(标记样式),就可以绘制条形图。...alt.X(),使用month 提取时间型变量date 月份,映射在位置通道x上,使用汇总函数mean()计算平均降雨量,使用折线作为编码数据标记样式。...第8 章,以探索分析为核心,将Altair 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、不同数据集统计可视化模型。

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20个小技巧,让数据可视化图表更专业!

作为普通人,其实只要遵守一些设计规则,加上一点审美训练,也能制作出专业可视化图表。 这次给大家介绍20个图表制作过程中有用方法规则。...2、根据正负值选择合适绘图方向 绘制水平条形图时,Y左侧绘制负值,Y右侧绘制正值,不要把正负值绘制到同一侧。 垂直柱状图同理。 3、从0基线开始绘制柱状图 截断Y会导致表达失真。...4、折线图使用自适应Y比例 对于折线图,如果始终将 Y比例限制为从0开始可能会使图表过于平坦,无法表达趋势变化。...由于折线图主要目标是表示趋势,比较合理是根据数据范围调整比例,保持折线上下高度占据 Y 范围三分之二。...7、避免使用双图 一般情况下,为了节省可视化空间,当有两个数据系列具有相同度量但大小不同时,可能倾向于使用双图表。

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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(个人认为最好选择,因为我也用...Folium Folium建立Python生态系统数据优势Leaflet.js库映射优势之上。您可以python操作数据,然后通过foliumLeaflet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链接,例如xy,颜色等,其余绘图细节它会自动处理。声明使Altair变得简单,友好一致。使用Altair可以轻松设计出有效且美观可视化代码。...: alt.renderers.enable(‘notebook’) Altair数据是围绕Pandas Dataframe构建。...最初,它可以与JavaScript一起使用,因为JS具有广泛功能并且需要大量学习经验,但是如果你是JS专业人员则不需要犹豫。虽然 Python R 使D3.js变得更简单,但只是一点点!

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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(个人认为最好选择,因为我也用...Folium Folium建立Python生态系统数据优势Leaflet.js库映射优势之上。您可以python操作数据,然后通过foliumLeaflet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链接,例如xy,颜色等,其余绘图细节它会自动处理。声明使Altair变得简单,友好一致。使用Altair可以轻松设计出有效且美观可视化代码。...: alt.renderers.enable(‘notebook’) Altair数据是围绕Pandas Dataframe构建。...最初,它可以与JavaScript一起使用,因为JS具有广泛功能并且需要大量学习经验,但是如果你是JS专业人员则不需要犹豫。虽然 Python R 使D3.js变得更简单,但只是一点点!

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