pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒,pyecharts 是为了与 Python 进行对接,方便在 Python 中直接使用数据生成图。使用pyecharts可以生成独立的网页,也可以在flask、django中集成使用。
folium是js上著名的地理信息可视化库leaflet.js为Python提供的接口,通过它,我们可以通过在Python端编写代码操纵数据,来调用leaflet的相关功能,基于内建的osm或自行获取的osm资源和地图原件进行地理信息内容的可视化,以及制作优美的可交互地图。其语法格式类似ggplot2,是通过不断添加图层元素来定义一个Map对象,最后以几种方式将Map对象展现出来。
Python代表了一种灵活的编码语言,以其易用性和清晰性而闻名。这提供了许多库和组件,用于简化不同的任务,包括创建图形和显示。NetworkX 代表了一个高效的 Python 工具包,用于构建、更改和研究复杂网络的排列、移动和操作。然而,Matplotlib是一个流行的工具包,用于在Python中创建静态,动画和交互式可视化。
在开源的地理空间信息数据可视化工具中,大部分都需要一定的编程基础和技巧才能使用。而今天要介绍的这款工具,不需要任何编程基础,即可实现地理空间数据的可视化,而且效果十分炫酷。
先来聊聊为什么做数据分析一定要用Python或R语言。编程语言这么多种,Java, PHP都很成熟,但是为什么在最近热火的数据分析领域,很多人选择用Python语言?
matplotlib是python的绘图库,主要用来绘制二维平面图。上手容易、简单,在python数据分析中有非常重要的作用。 基本上有两种使用 Matplotlib 的方法: 一、依靠 pyplot 自动创建和管理图形和轴,并使用 pyplot 函数进行绘图。 二、显式创建图形和轴,并在它们上调用方法(即“面向对象 (OO) 样式”)。
Matplotlib的功能和matlab中的画图的功能十分类似。因为matlab进行画图相对来说比较复杂,所以使用python中的Matplotlib来画图比较方便。
熊猫本次用的是 Anaconda 的 jupyter notebook 编写的本文代码。今天用到的库都是已经集成好的,无须另行安装。每个库的版本号我列在下方了。
keplergl是由Uber开源的一款地理数据可视化工具,通过keplergl我们可以在Jupyter notebook中使用,可视化效果如下图所示:
kepler.gl由大名鼎鼎的独角兽公司 Uber 团队开发,现已开源。库直接集成到了 Jupyter Notebook 中,非常方便使用。
本文通过一个项目案例,详细的介绍了如何从 Bokeh 基础到构建 Bokeh 交互式应用程序的过程,内容循序渐进且具有很高的实用性。本文共有两万字左右,属于纯干货分享,强烈推荐大家阅读后续内容。
说起 Python 中的可视化,我们一般用的最多的是 Matplotlib,绘制一般的图效果都很好。有时候也会用风格比较好看的 Pyecharts 库,尤其是在展示空间地图上的数据时。
数据可视化,就是指将结构或非结构数据转换成适当的可视化图表,然后将隐藏在数据中的信息直接展现于人们面前。相比传统的用表格或文档展现数据的方式,可视化能将数据以更加直观的方式展现出来,使数据更加客观、更具说服力。
它广泛用于数据科学、工程和科学研究,被认为是 Python 最受欢迎的数据可视化库之一。Matplotlib是开源的,并且正在积极开发,拥有庞大的用户和贡献者社区,他们提供支持和维护库。
导读:本文通过一个项目案例,详细的介绍了如何从 Bokeh 基础到构建 Bokeh 交互式应用程序的过程,内容循序渐进且具有很高的实用性。本文共有两万字左右,属于纯干货分享,强烈推荐大家认真读完并收藏!
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最近,开始学习Python与Excel协同方面的知识,使用了大家推荐的Jupyter Notebook作为Python代码调试。在使用过程中,碰到过两个问题,在此与大家分享,也存档备查,以便以后遇到类似问题时参考。
导读:Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库:它是 Plotly.py 的高级封装,它为复杂的图表提供了一个简单的语法。
Matplotlib 是 Python 的绘图库。 它可与 NumPy 一起使用,提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。
Highcharts-3-绘制柱状图 本文介绍的是如何利用python-highcharts绘制柱状图 水平/垂直柱状图 蝴蝶柱状图 堆叠柱状图 带有负值柱状图 水平/垂直柱状图 图形 首先我们直接看
如何快速创建强大的可视化探索性数据分析,这对于现在的商业社会来说,变得至关重要。今天我们就来,谈一谈如何使用python来进行数据的可视化!
今天 Lemon 来详细的分享下,这类图如何绘制,一共会讲解 3 类图形,分别是 面积曲线图、蜡烛图、OHLC图。这三种类型的图在投资中会经常遇到。
在介绍了Pyecharts的普通绘图和对地图的绘制之后,今天小编将对Pyecharts绘制多个子图的能力进行简单的展示,并且将其应用在具体的案例之上来进行演示,看看其出来的效果如何
Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库:它是 Plotly.py 的高级封装,它为复杂的图表提供了一个简单的语法。
Anaconda安装后,可以从菜单中看到它包含几个应用程序,其中Anaconda Navigator是这几个程序的导航入口。
帮助 这篇文章的目的是简单介绍“如何用Python来分析数字加密货币”。我们将用简单的Python代码来检索、分析和可视化不同的数字货币数据。在这个过程中,我们将揭示一个有趣的趋势:这些不稳定的市场是
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。
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。
Fast.ai是在PyTorch上非常好用的深度学习库,来自MOOC平台Fast.ai,只要一个API,就包含了所有常见的深度学习应用。
地球引擎有一个用户界面API,允许用户直接从JavaScript代码编辑器中构建和发布交互式Web应用。许多读者会在其他章节中遇到对ui.Chart的调用,但还有更多的界面功能可用。特别是,用户可以利用ui函数来为他们的地球引擎脚本构建整个图形用户界面(GUI)。GUI可以包括简单的部件(如标签、按钮、复选框、滑块、文本框)以及更复杂的部件(如图表、地图、面板)来控制GUI布局。关于ui部件的完整列表和关于面板的更多信息可以在下面的链接中找到。一旦GUI构建完成,用户可以通过点击代码编辑器中脚本面板上方的应用程序按钮,从JavaScript代码编辑器中发布应用程序。
项目地址:https://github.com/deepmind/graph_nets
Python语言是一种强大而简洁的编程语言。据IEEE Spectrum消息,Python在2020年继续蝉联最受欢迎的编程语言第一名。对于刚接触Python的新手来说,配置一个容易上手又适合自己的开发环境无疑是成功掌握这门编程语言的第一步。对于Python IDE的比较和推荐,各路高手也说法不同,其中被推荐频率最高的当属Pycharm、VS Code和Jupyter Notebook了。
导读:制作提供信息的可视化(有时称为绘图)是数据分析中的最重要任务之一。可视化可能是探索过程的一部分,例如,帮助识别异常值或所需的数据转换,或者为建模提供一些想法。对于其他人来说,构建网络交互式可视化可能是最终目标。Python有很多附加库可以用来制作静态或动态的可视化文件,但是我将主要关注matplotlib和以它为基础的库。
Jupyter Notebook(此前被称为 IPython notebook)是一个交互式笔记本,支持运行 40 多种编程语言。在本文中,我们将介绍 Jupyter notebook 的主要特性,以及为什么对于希望编写漂亮的交互式文档的人来说是一个强大工具。 在开始使用 notebook 之前,我们先在cmd中使用pip安装该库 pip install jupyter 安装好之后运行命令 jupyter notebook 你会看到: [I 08:34:12.265 NotebookApp] Writi
Jupyter Notebook是许多数据科学家工具箱中的一个主要工具。作为一个工具,Jupyter Notebook可以通过交互方式简化数据分析、模型建模和实验,从而缩短从编码到查看结果的反馈循环,从而提高工作效率。
前两天因为某些原因,云朵君重装系统了,发现以前的一些设置都没有了,因为一些习惯,还是想恢复下以前的一些设置,如设置Jupyter notebook 的主题,设置他的目录插件等。把设置的过程写出一个教程,供大家参考。
链接 | https://towardsdatascience.com/4-awesome-tips-for-enhancing-jupyter-notebooks-4d8905f926c5
Jupyter Notebook是一种交互式计算环境,能够让用户在浏览器中编写和执行代码,并与代码的运行结果、文本、图像、视频等进行交互。它的灵活性、易用性和可视化效果使它成为各种数据分析、机器学习和科学计算任务的首选工具。本文将介绍Jupyter Notebook的基本概念、使用方法以及一些常用技巧。
https://towardsdatascience.com/4-awesome-tips-for-enhancing-jupyter-notebooks-4d8905f926c5
作者:Patrick Triest 编译:Katherine Hou、林海、Shan LIU、高宁、Yawei 比特币市场到底是如何运作的?数字加密货币(cryptocurrency)跌宕起伏的原因是什么?不同的山寨币(altcoins)市场之间是紧密联系还是各自为营?我们该如何预测接下来将发生什么? 关于数字加密货币(如:比特币和以太坊)的文章铺天盖地,数百个自诩专家的作者各自发表着他们对比特币未来的猜想。而用来支持他们观点的这些分析中强有力的数据和统计学基础却乏善可陈。 这篇文章的目的是简单介绍“如
Jupyter notebook 是一种 Web 应用,能让用户将说明文本、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中。例如,不久前我共享了我最爱的一个 Jupyter notebook ,它分析了 LIGO 实验探测到的两个碰撞的黑洞所发出的引力波。你可以下载数据,运行 notebook 中的代码,重复整个分析,实际上等于你自己探测引力波!
最近有小伙伴问了个问题:如何在jupyter notebook,用Matplotlib画图时能够更“高清”?
本次Jetbot实验全程都在 Jetson Nano 2GB开发套件上面运行。在组装Jetbot教学系统之前,最好先把Jetbot系安装到JetsonNano 2GB上,这样可以先对每个元件进行独立的测试,确认元件能正确工作之后再进行组装的步骤。
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