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...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。...有许多投影可供选择。 让我们用美国失业的Geojson生成一个Choropleth地图。...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。...统计可视化最明显的特征是以整洁的Dataframes开始。您还可以将绘图另存为图像或在vega编辑器中打开它以获得更多选项。Altair可能不是最好的，但绝对值得一试。
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...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。...有许多投影可供选择。 让我们用美国失业的Geojson生成一个Choropleth地图。...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。...统计可视化最明显的特征是以整洁的Dataframes开始。您还可以将绘图另存为图像或在vega编辑器中打开它以获得更多选项。Altair可能不是最好的，但绝对值得一试。
虽然 Matplotlib 库在语法风格上是命令式的，但 Altair 和 Seaborn 库在方法上都是声明式的，即用户只需要指定要做什么，机器决定它的部分。...然而，在这两个图中，我们可以看到最大的车辆数量是在 76 年之后，并且在 82 年尤为突出。此外，我们使用了一个配置命令来修改条的颜色和不透明度，这在 Altair 情节的情况下就像一个主题。...为了在 Altair 中设置交互式图表，我们定义了一个具有"interval"类型选择的选择，即在图表上的两个值之间。然后我们使用之前定义的选择定义列的活动点。...当图表的一个区域中有太多样本/点并且我们想要可视化它们的细节以更好地理解基础数据时，这很有用。 Altair 其他要点 饼图和甜甜圈图 可惜的是，Altair 不支持饼图。...生成交互式可视化的能力是 Altair 提供的另一个优势。因此，选择其中之一取决于个人喜好和可视化要求。 理想情况下，这两个库都可以自给自足地处理大部分数据可视化需求。
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 ?...的DataFrame格式传入； 以Data对象传入； 以指向csv或json文本的url传入； Mark:定义好数据之后，需要选择显示的图形比如条形图、折线图、面积图、散点图、直方图、地图等各种交互式图表...Encoding:编码方式定义了图片显示的各种属性，如每个图片的位置，图片轴的属性等。这部分是最重要的，记住关键的几个就行。...交互 除了绘制基本图像，Altair强大之处在于用户可以与图像进行交互，包括平移、缩放、选中某一块数据等操作。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，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。
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的事情。 这篇文章云朵君将和大家一起学习每个库的优点和缺点。到最后，对它们的不同特点有更好的了解，在合适的时候更容易选择合适的库。...优点 与R相似 如果你熟悉在R中创建绘图，并在使用Python时怀念它的功能，Plotly是一个很好的选择。它允许你用Python实现同样水平的高质量绘图。...气泡的颜色代表分叉的数量，而大小则与星星的总数相对应。 经验之谈：Plotly 是一个很好的选择，可以用最少的代码来创建交互式和出版质量的图表。它提供了广泛的可视化功能，并简化了创建复杂图表的过程。...易于数据转换 Altair使其在创建图表时毫不费力地进行数据转换。...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。
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的事情。 这篇文章云朵君将和大家一起学习每个库的优点和缺点。到最后，对它们的不同特点有更好的了解，在合适的时候更容易选择合适的库。...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 如果你熟悉在R中创建绘图，并在使用Python时怀念它的功能，Plotly是一个很好的选择...气泡的颜色代表分叉的数量，而大小则与星星的总数相对应。 经验之谈：Plotly 是一个很好的选择，可以用最少的代码来创建交互式和出版质量的图表。它提供了广泛的可视化功能，并简化了创建复杂图表的过程。...易于数据转换 Altair使其在创建图表时毫不费力地进行数据转换。...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。
前言 大家好，今天让我们看一下使用Python进行数据可视化的主要库，以及可以使用它们完成的所有类型的图表。我们还将看到建议在每种情况下，使用哪个库以及每个库的独特功能。...mapa.csv文件包含按国家/地区分隔的受欢迎程度数据。在最后的可视化地图时，我们会用到它。 2. pandas 在介绍更复杂的方法之前，让我们从可视化数据的最基本方法开始。...基本上，它提供给我们的是更好的图形和功能，只需一行代码即可制作复杂类型的图形。 我们导入库并使用sns.set（）初始化图形样式，如果没有此命令，图形将仍然具有与Matplotlib相同的样式。...Folium让我们选择地图的提供者，这决定了地图的样式和质量。在本文中，为简单起见，我们仅将OpenStreetMap视为地图提供者。 使用地图非常复杂，值得一读。...在这里，我们只是看一下基础知识，并用我们拥有的数据绘制几张地图。 让我们从基础开始，我们将绘制一个简单的地图，上面没有任何内容。
腾讯云商业智能分析产品由北京永洪商智科技有限公司提供，永洪BI-一站式大数据分析平台 制作地图及常见问题 地图在制作报表中很常见，主要功能是展示区域信息，如展示区域销售信息，用户区域分布情况等。...这里介绍一下地图的制作步骤及常见的问题。 一、地图制作 地图制作的前提是数据中有区域字段或经纬度字段，区域字段和经纬度字段在制作地图时步骤基本一样。...若选择 “ 是 ” 并勾选 “ 记 住我的选择 ” 则修改属性并且以后将不再弹出此提示，若选择 “ 否 ” 则不修改。...如果不慎误选了 “ 记住我 的选择 ”，则需先退出产品再清除浏览器 （cookie）缓存，即可。 编辑地理位置：根据区域信息配备正确的地理位置，如下图的区域信息是美国的，在匹配时选择美国即可。...，地图颜色可以根据不同的数据字段来设置，如根据不同的销售额显示不同区域的颜色。
让我们看一下使用Python进行数据可视化的主要库以及可以使用它们完成的所有类型的图表。我们还将看到建议在每种情况下使用哪个库以及每个库的独特功能。...mapa.csv文件包含按国家/地区分隔的受欢迎程度数据。在最后的可视化地图时，我们会用到它。 Pandas 在介绍更复杂的方法之前，让我们从可视化数据的最基本方法开始。...我们可以在同一张图中添加两个以上变量的信息。为此，我们使用颜色和大小。...Folium让我们选择地图的提供者，这决定了地图的样式和质量。在本文中，为简单起见，我们仅将OpenStreetMap视为地图提供者。 使用地图非常复杂，值得一读。...在这里，我们只是看一下基础知识，并用我们拥有的数据绘制几张地图。 让我们从基础开始，我们将绘制一个简单的地图，上面没有任何内容。
basemap Basemap是一个用于在Python中绘制地图上的2D数据的库。...Basemap工具在地理信息读写、坐标映射、空间坐标转化与投影等方面做的要比geopandas更加成熟，它可以使用常规的地图素材数据源（shp）作为底图进行叠加绘图，效果与精度控制比较方便，图表质量堪比...altair Altair是Python的一个公认的统计可视化库。 它的API简单、友好、一致，并建立在强大的vega - lite（交互式图形语法）之上。...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。...最重要的是，Plotly Express 与 Plotly 生态系统的其他部分完全兼容：在您的 Dash 应用程序中使用它，使用 Orca 将您的数据导出为几乎任何文件格式，或使用JupyterLab
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...3 最牛的交互功能 除了数据的可视化之外，Altair还提供了交互的功能，例如下方程序中，程序提供了让用户选择区域，并进行数量统计的功能。 ?...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...，在数据分析中有很大的帮助。...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
基础可视化：Matplotlib、Seaborn、Altair 交互可视化：Bokeh、plotly 地图可视化：Cartopy、Folium Web可视化：Dash BI可视化：Superset 流程图可视化...Seaborn Seaborn是在Matplotlib基础上经过高级封装的可视化库，一般用于统计分析，是数据科学领域的核心可视化库，类似于kaggle这种数据比赛大部分都用Seaborn。...解释下高级封装，所谓封装就是把很多图表的功能模块化，拿来即用，不需要你写很多代码实现。...Altair基于Vega-Lite语法规则，将可视化描述为从数据到图形标记（例如，圆圈、矩形或折线）和属性（例如，颜色、大小、形状或透明度）的编码映射过程，使用Json格式规范图表外观，使用起来非常简单...个Python可视化库都是比较常见的，几乎能实现你大部分需求，还有一些垂直类的需求需要专门的库来实现，比如BI、地图等等，这个后面慢慢分享。
数据准备：查看了一下，SPSS的内置地图模板库里面没有中国地图，需要我们自己利用.shp数据制作地图模板。（中国.shp地理信息数据在文末会给下载方式）。...►3、在弹出的地图转换实用程序菜单中，你会看到两个输入框，第一个输入框是选择要转换的地图信息文件（SPSS只支持.smz格式或者.shp格式文件，如果是.shp文件必须在同一文件夹中包含.dbf文件）。...（直接复制第一个输入框中信息，最后更改名称就可以了，请务必按照我图片中更改的名称输入，否则一会儿在SPSS中做地图会遇到很多麻烦） ? ►4、单击下一步，在地图主键下拉菜单中选择NAME变量名。 ?...►5、继续单击下一步，在步骤三的任务栏中选择设置投影，在右侧投影下拉菜单中选中Lambert正型圆锥选项，之后你会看到被压扁的地图立马变得比例匀称了，这里就是默认的投影方式不合理的原因，所以需要更改投影方式...鼠标双击地图，在弹出的图表编辑器中再次用鼠标对准地图点击，当整个地图被选中（地图轮廓线外笼罩很粗的棕黄色轮廓），在左下角位置有两个菜单——元素、颜色。 ? ? ?
它的API简单、友好、一致，并建立在强大的vega – lite（交互式图形语法）之上。Altair API不包含实际的可视化呈现代码，而是按照vega – lite规范发出JSON数据结构。...它使用一个高级且富有表现力的API来实现线，点等元素的添加，颜色的更改等不同类型的可视化组件的组合或添加，而不需要重复使用相同的代码，然而这对那些试图进行高度定制的的来说，ggplot并不是最好的选择，...用户可以直接用代码来描绘图像，可以用任何文字处理工具打开SVG图像，通过改变部分代码来使图像具有交互功能，并且可以插入到HTML中通过浏览器来观看。...geoplotlib是python的一个用于地理数据可视化和绘制地图的工具箱，并提供了一个原始数据和所有可视化之间的基本接口，支持在纯python中开发硬件加速的交互式可视化，并提供点映射、内核密度估计...如果你想做一些专业的统计图表，我推荐你使用Seaborn，Altair；数学，科学，工程领域的学者就选择PyQtGraph，VisPy，Mayavi2；网络研究和分析方面，NetworkX，python-igraph
图形语法听起来有点像一个抽象的功能，值得注意的是，它是 Altair 和其他 Python 可视化库之间最主要的区别。...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。...如果想添加数据提示的功能（tooltip，鼠标悬停在数据上时，会显示该数据的详细信息），只需要增加一行代码： categorical_chart = alt.Chart(data).mark_circle...通常来讲，包装是一个坏主意，就拿 ggplot2 来说，它的很多包装器都没有被 Python 社区广泛采用。这些包装器很难创建功能完整的版本，而且它们的更新也常常不及时。
选择地图视图时，地图按钮下方将出现一个复选框，用于打开/关闭地形而不是路线图视图。选择卫星时，卫星按钮下方将出现一个复选框，允许您打开/关闭标签（边界、国家、城市、水体等）。...对于在数据名称后面带有“在工作区中打开”或在其描述页面中在工作区中打开按钮的数据集，单击链接将其作为附加层添加到工作区数据列表中。新数据层将出现在数据列表和地图中当前数据层的上方。...有关更多信息，请参阅下面的可视化随时间变化的部分。 重新排序图层 当您的地图上有多个数据集可见时，列在数据列表顶部的数据集将绘制在其下方的数据集之上。...您所看到的是海拔高度，表示为从黑色（低海拔）到白色（高海拔）的颜色渐变。 如果还没有打开图层设置。...例如，将红色、绿色和蓝色反射带与红色、绿色和蓝色显示颜色配对将产生与我们的眼睛在平面上观看风景时所看到的非常相似的自然彩色图像。
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