从技术上讲，VegaLite采取了完全不同的方法：虽然Gadfly完全是用Julia编写的，但VegaLite更像是Vega-Lite图形包的语言接口（注意其名称中的破折号，与Julia包VegaLite...Vega-Lite以JSON格式的可视化规范作为输入，Vega-Lite编译器将其转换为相应的可视化效果。...如果VegaLite文档中有遗漏的内容，通常很容易在Vega-Lite文档中找到相应的部分。 Vega-Lite（以及VegaLite）的一个区别性特征是其互动性。...对于对此感兴趣的读者，我建议查看Vega-Lite主页或论文“Vega-Lite: A Grammar of Interactive Graphics”。...在VegaLite中，标题属性用于标签以及图表标题，轴属性用于更改柱状标签的方向，配置用于一般属性，如背景颜色（与Gadfly中的主题相对应）。
在 Python 中，我们常使用 matplotlib 用于可视化图形，matplotlib是一个很强大的可视化库，但是它有着很严重的局限性。...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....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。...这是因为 Altair 只是一个 Python API，它能够生成有效的 Vega-Lite jsons，而 API 是以编程的方式生成的，因此在 Vega-Lite 的新版本发布后，Altair 能够全面而且快速的更新...（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。
受 vega-lite 的影响，altair 开始崛起，而我受 altair 的影响，萌发了在 Elixir 下复刻 altair 的想法。 ?...encoding 中也可以声明部分 statistics 范畴的东西。 transform：在视图层对数据的各种处理，属于 Statistics 范畴的东西。...为了达到这个目标，我们需要提供对 vega-lite 语法在 Elixir 上的封装。...因为最终 altair / deneb 这样的工具是赶不上 vega-lite 的发展的，总会有滞后（比如现在 altair 还不支持 vega-lite 4.9 的新功能），所以用户在极端情况下还是需要掌握...我需要定义一个 Viewer，用于将 JSON 数据放入一段 javascript 中，然后加载到 html 页面中。我参考了 altair_viewer，实现得不费吹灰之力。
最近一周里，除了一些小修小补的优化工作外，全程投入到Vega图表的学习中，也发现了一些新大陆，和读者们分享下。...Vega-lite的官网: https://vega.github.io/vega-lite/ 。其中的Tutorial版块做得非常好，深入浅出，特别是入门的GetStart。...而Vega Viewer这个VSCode插件，也非常好用，可以在本地的VSCode写Vega-lite的图表Json结构，而不必在在线版的Vega-Editor上写，并且语法提示、关键字智能感应和Vega-Editor...在上述的Vega-lite上找到了其官方推荐的Vega-lite笔记教程，网址如下： https://observablehq.com/@uwdata/introduction-to-vega-lite...相对工具的学习，会轻松许多，起码是已经封装过，纯界面操作为主，也期待Excel催化剂的读者们也能够加入到这个学习的过程中，学习Excel催化剂+EasyShu，就是站在笔者的肩膀上，更轻松的方式获取到笔者积累到的知识输出
凭借先进的数据结构和算法，Smile提供了最先进的性能。Smile有很好的文档记录，请查看项目网站以获取编程指南和更多信息。...对于在非Java代码中读/写模型，我们建议使用XStream以串行化训练的模型。XStream是一个简单的库，用于将对象序列化为XML并再次序列化。...smile-plot 2.6.0 Smile还支持声明方式的数据可视化...使用mile.plot.vega软件包，我们可以创建一个规范，将可视化描述为从数据到图形标记（如点或条）属性的映射。 该规范基于Vega-Lite。...Vega-Lite编译器自动生成可视化组件，包括轴、图例和比例。然后，它根据一组精心设计的规则确定这些组件的属性。 示例
Vega概述 可以在Web上部署Vega，但在本教程中将简单地使用Vega编辑器。 使用Vega时，在JSON对象中定义可视化。开始构建一个条形图。...但首先介绍一个重要的Vega属性：Signals。 ❗Signals 信号是动态变量。正如文档所述，信号值是被动的：它们可以响应输入事件流，外部API调用或上游信号的变化而更新。...信号也可以保存Vega 表达式。一个非常常用的是规模： scale（name，value [，group ]） 将指定的缩放变换（或投影）应用于指定的值。...https://github.com/dmesquita/vega-timeline-tutorial 在本教程中没有看到其他一些很酷的Vega功能： 触发：修改数据集或标记属性以响应信号值 预测：用于绘制地图...（经度，纬度）数据的制图投影 事件流：定义输入事件流以指定交互 布局：对一组组标记执行网格布局 最后的评论 今天在工作流程中使用Vega来构建和测试关于数据可视化选择的假设。
面对气象领域庞杂的数据集，想要直观的表达信息，可视化可以说是最直接的表达方式之一。而且优秀的可视化可以起到事半功倍的效果。 2017年PyCon大会有一个演讲专门介绍了Python中的可视化库。...函数式绘图使得使用matplotlib绘图更加方便，而且产生的图达到了出版质量，但是同样也存在一些缺点： 调用细节被掩盖，不便于理解matpltolib的底层操作 绘图处理速度低，尤其是在实时交互和图形快速更新等方面...GeoViews可视化示例 除了上述可视化库之外，Altair是类似Seaborn用于统计可视化的交互式Python可视化库，其基于Vega和Vega-Lite(两者非基于Python的可视化库)。...与Vega一样，都是声明式可视化工具。 ? Vega和Vega-Lite可视化 ?...Jupyter notebook中gmaps示例 基于JS的可视化库通常用于构建Web应用，当需要开发气象数据可视化平台时，可以使用基于JS的可视化库。
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...它非常简单、友好，并基于强大的Vega-Lite JSON规范构建，我们只需要简短的代码即可生成美观、有效的可视化效果。...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。
它可以用于动画、游戏画面、数据可视化、图片编辑以及实时视频处理等领域。 Canvas绘制的图形不会出现在DOM结构中，一般小画布、大数据量的场景适合用Canvas，性能更好。...标签的浏览器中，不需要安装任何插件，便可以使用基于 OpenGL ES 2.0 的 API 在 canvas 中进行2D和3D渲染。...要使用webGL进行3D渲染，首先得在页面中创建一个canvas元素，通过这个canvas元素来初始化WebGL上下文。...比如最简单的柱状图就需要95行配置，所以它提供了更简明的语法Vega-Lite，用于快速生成可视化以支持分析。...以下是一个柱状图的示例： 这里给大家贴出vega-lite的官网供大家学习：https://vega.github.io/vega-lite/ 三、结语 到这里给大家介绍了几种比较热门的可视化技术或图库
今天就来和大家分享Python数据可视化库中的一员猛将——Altair！ 它非常简单、友好，并基于强大的Vega-Lite JSON规范构建，我们只需要简短的代码即可生成美观、有效的可视化效果。...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。...可以通过将不同的变量类型相互组合从而生成统计图形，以便更直观地认识数据。 按照不同变量类型的组合方式划分，变量类型的组合方式可以分为如下几种。 名义型变量+数量型变量。 时间型变量+数量型变量。...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。
没有好的可视化解决方案的 data science 工具不是个好工具。于是，我把目光投向了 vega-lite[7]，一个我个人非常喜欢的声明式（declarative）的可视化工具。...我没有亲自写过 vega-lite 的代码，只是在使用 Python 的一个可视化工具 Altair 时大致了解过 vega-lite。...hackathon 剩下大概一天左右的时间，我边看 vega-lite 的代码样例，边用 Elixir 简单地封装 vega-lite，让 ExPolars 加载出来的 dataframe 可以被很方便地可视化...封装 vega-lite 的过程很轻松，是一种享受，我为这个项目取名为 deneb。为了把生成的图表展示在 jupyter notebook 上， 我花费了不少时间，踩了一个很大的坑。...: vega.github.io/vega-lite 贤者时刻 写搬砖性质的代码非常让人痛苦，可这痛苦比起练琴，那简直不是个事。
今天就来和大家分享Python数据可视化库中的一员猛将——Altair！ 它非常简单、友好，并基于强大的Vega-Lite JSON规范构建，我们只需要简短的代码即可生成美观、有效的可视化效果。...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。...本书以动手实践和练习的方式让读者学习和巩固核心知识，学习形式简单、高效，适合大数据相关行业的人士参考，也适合大数据相关专业的高校师生教学和自学使用。...第2 章，以图形语法为核心，重点介绍Altair 的组成模块、语言特点和语法规则。 第3 章，从变量类型和组合方式出发，介绍使用Altair 认识数据和绘制基本统计图形的方法。
basemap Basemap是一个用于在Python中绘制地图上的2D数据的库。...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。...通过Altair，可以将更多的时间花在理解数据及其含义上。Altair的API非常简单和友好，它基于Vega-Lite可视化语法构建，这使得可以使用少量的代码构造出优雅高效的可视化结果。...pyqtgraph pyqtgraph是Python平台上一种功能强大的2D/3D绘图库，相对于matplotlib库，由于内部实现方式上，使用了高速计算的numpy信号处理库以及Qt的GraphicsView...在使用pyqtgraph库绘制图形的编程方法上，前面一篇文章已经给了一个最简单的例子以及一个连续刷新波形图的例子，下面再给一个逐点刷新波形图的例子。
Python作为数据分析中最流行的编程语言之一，有几个库可以创建精美而复杂的数据可视化，允许分析人员和统计人员通过方便地在一处提供界面和数据可视化工具而轻松地根据其规范创建可视数据模型！...Plotly(plotly.py)建立在Plotly JavaScript库(plotly.js)的基础上，可用于创建基于Web的数据可视化效果，这些可视化效果可以在Jupyter笔记本或Web应用程序中使用...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。...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。...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。
st.map 显示一张叠加了散点图的地图。 它是 st.pydeck_chart 的包装器，用于在地图上快速创建散点图表，并具有自动居中和自动缩放功能。...这样就可以在地图上显示数据的位置、大小和颜色，使用户可以通过交互方式来探索数据。...Vega-Altair 是基于 Vega 和 Vega-Lite 的 Python 声明式统计可视化库。...最后使用streamlit的altair_chart函数将这个图表展示在应用中，并设置了use_container_width=True以自适应容器宽度。...Chart selections VegaLiteState 流式版本 Vega-Lite 事件状态的模式。 事件状态存储在一个类似字典的对象中，该对象同时支持键和属性符号。
– 快速窍门： 在配置中设置： c.NotebookApp.iopub_data_rate_limit = 1.0e10 按以下方式导入： import plotly.graph_objs as go...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。...可以是下面的leaflet和folium生成的地图 ? ? Altair + Vega Altair是一个声明性统计可视化库，基于Vega和Vega-Lite。...Altair使您能够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。如果您使用的是Jupyter Notebook，则需要按以下方式安装它。它还包括一些示例vega数据集。...D3py有3个主要依赖项： NumPy Pandas NetworkX 我建议你使用JavaScript或R，而不是python，因为版本已经过时，最后一次更新是在2016年。
– 快速窍门： 在配置中设置： c.NotebookApp.iopub_data_rate_limit = 1.0e10 按以下方式导入： import plotly.graph_objs as go...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。...可以是下面的leaflet和folium生成的地图 ? Altair + Vega Altair是一个声明性统计可视化库，基于Vega和Vega-Lite。...Altair使您能够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。如果您使用的是Jupyter Notebook，则需要按以下方式安装它。它还包括一些示例vega数据集。...D3py有3个主要依赖项： NumPy Pandas NetworkX 我建议你使用JavaScript或R，而不是python，因为版本已经过时，最后一次更新是在2016年。
– 快速窍门： 在配置中设置： c.NotebookApp.iopub_data_rate_limit = 1.0e10 按以下方式导入： import plotly.graph_objs as go...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。...可以是下面的leaflet和folium生成的地图 Altair + Vega Altair是一个声明性统计可视化库，基于Vega和Vega-Lite。...Altair使您能够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。如果您使用的是Jupyter Notebook，则需要按以下方式安装它。它还包括一些示例vega数据集。...D3py有3个主要依赖项： NumPy Pandas NetworkX 我建议你使用JavaScript或R，而不是python，因为版本已经过时，最后一次更新是在2016年。
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