这使其不太像Julia，例如Gadfly，但另一方面，熟悉Vega-Lite的人很容易学会如何使用VegaLite。...、标题和背景颜色，并将x轴上的柱状标签更改为水平方向，以提高可读性。...（唯一的区别是x轴上的数据在一个称为binning的过程中映射到人为的类别）。...将密度分配给x轴会得到垂直密度图。在下一步中，所有五个密度图使用column属性水平排列。...因此，我们希望在y轴上限制图表的范围，以实现一种缩放效果。 在Gadfly示例中，我们通过将y轴上的值限制在该范围内来实现所需的效果。
作者 | Fernando Irarrázaval 翻译 | Monanfei 责编 | Jane 出品 | AI科技大本营（ID：rgznai100） 【导语】如何将我们的数据以更好的形势呈现出来...matplotlib 的使用非常灵活，这可以说的上是它的一个优点，但是当我们想为图形加一个小小的功能的时候，它的繁琐操作会让我们举步维艰。...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？...有点很多，同时也存在一些不足 Altair 的主要缺点 没有 3d 绘图。如果3d可视化对您的工作很重要，那么 Altair 不太适合您。 Altair 不是 D3.js。...原文链接： http://fernandoi.cl/blog/posts/altair/ （*本文由 AI科技大本营原创，转载请联系微信 1092722531）
这种方式使得用户可以专注于数据的本质和表达，而不必关注如何实现具体的绘图细节。...接下来，我们将展示如何使用 Altair 创建一个堆叠面积图，展示每个产品类别在不同季度的销售趋势。...添加交互性：通过 add_selection() 方法将过滤器应用到图表上，并使用 transform_filter() 方法根据用户的选择过滤数据。自定义图表：添加标题、调整图表的宽度和高度。...接下来，我们将展示如何使用 Altair 创建一个交互式散点图，并添加动态提示信息和趋势线。...然后，通过多个实例展示了 Altair 的基本用法：创建简单的柱状图和堆叠面积图，展示不同产品类别的销售趋势和比较；添加交互式工具和过滤器，使用户可以根据需求动态选择数据并进行交互操作；自定义图表风格和添加趋势线
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...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。...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。条形图可以更好地使用长度变化比较商品销售利润的差距，如下图所示。...month 提取时间型变量date 的月份，映射在位置通道x轴上，使用汇总函数mean()计算平均降雨量，使用折线作为编码数据的标记样式。...在实例方法encode()中，使用子区通道facet 设置分区，使用year 提取时间型变量date 的年份，作为拆分从2012 年到2015 年每个月的平均降雨量的分区标准，从而将每年的不同月份的平均降雨量分别显示在对应的子区上
尽管它已有十多年的历史，但仍然是Python社区中使用最广泛的绘图库。它的设计与MATLAB非常相似，MATLAB是20世纪80年代开发的专有编程语言。 2....ggplot的运行方式与matplotlib不同：它允许你对组件进行分层以创建完整的绘图。例如，你可以从轴开始画，然后添加点，然后是线、趋势线等。...为什么使用Chartify？ 一致的输入数据格式：花费更少的时间来转换数据。所有绘图功能都使用一致的整齐的数据格式。 智能默认样式：创建一个漂亮的图表，只需要很少的自定义变量。...Altair Altair是一个基于 Vega-lite 的声明性统计（declarative statistical）可视化python库。...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。
3 如何在已有图形上加一条水平线 使用低水平绘图命令 abline()，它可以作出水平线（y 值 h=）、垂线（x 值 v=）和斜线（截距 a=， 斜率 b=） 。...简要地说，高水平绘图命令可以在图形设备上绘制新图；低水平绘图命令将在已经存在图形上添加更多的绘图信息，如点、线、多边形等；使用交互式绘图命令创建的绘图，可以使用如鼠标这类的定点装置来添加或提取绘图信息。...在已有图形上添加信息当然要使用 低水平绘图命令。 4 如何加图例？ 绘制图形后，使用 legend函数，help(“legend”) 5 R 如何做双坐标图？...6 如何为绘图加入网格？ 使用 grid() 函数 7 如果绘图时标题太长，如何换行？ 可以使用 strwrap 函数，这个函数可以将定义段落格式。...在 word 里面，可以使用 eps，虽然在屏幕上显示不是很好，但打印效果却不错。 12画图时的参数 axis()：las设置坐标轴标签的方式（水平，垂直……）。
plotly 使用起来更加简单，但其背后的思路和 matplotlib 一脉相承：你需要定义 fig，描述你需要绘制哪种类型的图表，x 轴，y 轴数据等信息。...vega 受 GG 和 ggplot2 的启发诞生，随后更加精简，更受大家欢迎的 vega-lite 又在 vega 的基础上产生。...如何在 Elixir 上「复刻」一个 Altair 在做这次 hackathon 之前，我已经有了还算丰富的 altair 的使用经验，但我并未太多研究 vega-lite 本身。...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。...有了基础的 deneb 的实现，接下来就是如何把生成的 vega-lite JSON 展示成图表。
尽管它已有十多年的历史，但仍然是Python社区中使用最广泛的绘图库。它的设计与MATLAB非常相似，MATLAB是20世纪80年代开发的专有编程语言。 2....ggplot的运行方式与matplotlib不同：它允许你对组件进行分层以创建完整的绘图。例如，你可以从轴开始画，然后添加点，然后是线、趋势线等。...为什么使用Chartify？ 一致的输入数据格式：花费更少的时间来转换数据。所有绘图功能都使用一致的整齐的数据格式。 智能默认样式：创建一个漂亮的图表，只需要很少的自定义变量。...Altair Altair是一个基于 Vega-lite 的声明性统计（declarative statistical）可视化python库。...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是基于Vega和Vega-Lite的Python数据统计可视化库，其优秀的交互、数据统计功能和清新的配色，很难让人用过就忘记(唯一不好就是名字太难记啦! ? ? )。...如我们可以使用 mark_point() 来绘制点图，代码如下： alt.Chart(data).mark_point() 除了mark_point()绘图函数外，Altair提供的其他表格类型如下表...比如，还是上边的例子，我们希望将b列的均值映射到Y轴上，常规操作是先对数据进行转换计算再进行 可视化绘制，这里我们可以直接通过以下代码完成数据处理-绘图操作： alt.Chart(data).mark_bar...().encode( x='a', y='average(b)' ) 我们还可以通过以下方式来添加刻度轴名称、图例等绘图属性： alt.Chart(data).mark_bar(color...以上内容只是简单对Altair包绘图过程进行了总结，主要都是我在使用该库进行绘图时所认为的关键步骤，可能有所缺漏，更多内容大家可参考Altair官网。
Matplotlib Matplotlib是Python的数据可视化库和二维绘图库，它是Python社区中最流行，使用最广泛的绘图库。它带有跨多个平台的交互式环境。...它可以用于使用各种GUI工具箱(例如Tkinter，GTK +，wxPython，Qt等)将绘图嵌入到应用程序中。...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...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。...发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/133928.html原文链接：https://javaforall.cn
扩展性：可以通过扩展包支持更多的功能，如3D绘图等。...Plotly 特别擅长创建交互式的图表和仪表板，这些图表可以在网页上显示，并且用户可以与之交互，比如缩放、平移、悬停显示数据信息等。...源代码可以在 GitHub 上找到。Bokeh 的主要优势在于其对浏览器的原生支持，通过 Bokeh Server，可以轻松地实现实时数据的动态可视化。...它构建在 Vega-Lite 之上，Vega-Lite 是一种用于描述图表的高级语法，提供了一种直观的方式来定义数据可视化的外观和行为。...基于 Vega-Lite：Altair 核心思想是将数据可视化视为数据集到图形的映射，而不是一个步骤序列。
（x轴）和垂直（y轴）坐标的数字向量； boxplots # 如为x，则在下方绘制水平x轴的边界箱线图；如为y，则在左边绘制垂直y轴的边界箱线图； # 如为xy，则在水平和垂直轴上都绘制边界箱线图；设置...、绘图符号等来绘制分组图形； by.groups # 为TRUE，则按分组拟合回归线； xlab、ylab # x轴和y轴标签； log # 绘制对数坐标轴； jitter # 包含x、y或两者都有的列表...## 部分参数解释 data, x, y # data指数据框，x、y为数据框中用来绘制图形的变量 combine # 逻辑词，默认FALSE，仅当y是包含多个变量的向量时使用；如为TRUE，则创建组合面板图...merge # 逻辑词或字符；默认FALSE，仅当y是包含多个变量的向量时使用；如为TRUE，则在同一绘图区域合并多个y变量； # 字符为"asis"或"flip"，如为"flip"，则y变量翻转为x...，默认95% fullrange # 仅在add!
Seaborn在Matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，使用户绘图更加容易，所绘图形更加漂亮。...在使用plotnine绘图之前，首先需要理解绘图的基本概念。 10 Altair ? Altair是一个专为Python编写，它可以让数据科学家更多地关注数据本身和其内在的联系。...因为是基于Vega-Lite（交互式图形语法）的声明性统计可视化库，Altair API具有简单、友好、一致等特点。...声明意味着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。...ggplot的运行方式与Matplotlib不同，它允许用户对组件进行分层以创建完整的绘图。例如，用户可以从轴开始画，然后添加点，接着添加线、趋势线等。
Seaborn在Matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，使用户绘图更加容易，所绘图形更加漂亮。...在使用plotnine绘图之前，首先需要理解绘图的基本概念。 6 Altair Altair是一个专为Python编写，它可以让数据科学家更多地关注数据本身和其内在的联系。...因为是基于Vega-Lite（交互式图形语法）的声明性统计可视化库，Altair API具有简单、友好、一致等特点。...声明意味着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。...ggplot的运行方式与Matplotlib不同，它允许用户对组件进行分层以创建完整的绘图。例如，用户可以从轴开始画，然后添加点，接着添加线、趋势线等。
部分，同时介绍了较好的参考文档置于博客前面，读者可以重点查看参考链接。...在研究多维数据时，一种有用的方法是在数据集的不同子集上绘制同一图表的多个实例。这种技术有时被称为“格子”或“格子”绘图，它与“小倍数”的思想有关。它允许查看者快速提取关于复杂数据集的大量信息。...Matplotlib为制作多轴图形提供了良好的支持;Seaborn在此基础上构建，直接将图的结构链接到数据集的结构。...在大多数情况下，您将希望使用这些函数。它们负责一些重要的簿记，使每个网格中的多个图同步。本章解释了底层对象是如何工作的，这可能对高级应用程序很有用。...Let’s look at the distribution of tips in each of these subsets, using a histogram: 在这个网格上可视化数据的主要方法是使用
，函数调用后，当前位置改变到指定点(x,y) 无 linerel() 相对画线函数 函数linerel() 使用当前绘图色、线型及线宽，从当前位置开始，按指定的水平和垂直偏移距离画一直线 这个函数调用方式为...y轴半径，如果startangle为0 ，endangle等于360度，那么画出的是个完整的椭圆 无 见例 2.4-4 fillellipse() 画椭圆区函数 函数fillellipse()使用当前绘图色画一椭圆...startangle,int endangle,int xradius,int yradius); 参数x,y为椭圆中心坐标，startangle和endangle为起始角与终止角，xradius与yradius是水平轴半径和垂直轴半径即长短轴...所谓静态链接是指把要调用的函数或者过程链接到可执行文件中，成为可执行文件的一部分。当多个程序都调用相同函数时，内存中就会存在这个函数的多个拷贝，这样就浪费了宝贵的内存资源。.....a文件是多个.o文件的组合。.o文件就是对象文件，里面包含的内容就是01这样的机器可执行的指令，当程序要执行时还需要进行链接(link).链接就是把多个.o文件链成一个可执行文件。
@控制圆心不变） C 角度直线（极轴法）：第一点：X,Y；第二点：@S（长度）轴正方向的夹角）小提示：0.5可输入.5即可；快速计算器的使用（绘图中右键快捷菜单） 2....，可以选择相切相切之后在直线上选择垂足命令绘制（经验，无理论证明） d 如何绘制圆上具有一定角度的直线：先在圆心绘制相同角度的直线，再偏移半径值 3....15 构造线命令：xline（XL） A 垂直（V）或水平（H）：绘制垂直或水平的构造线 B 角度（A）：绘制与x轴正向呈一定夹角的构造线，其中的参照（r）用于绘制与所选直线呈一定夹角的构造线 C 二等分...E 多个（M）：生成多个偏移对象 26 椭圆ellipse（EL） A 长轴加短半轴画椭圆，椭圆的方向由长轴决定（初始画法） B 中心点（C）：中心点加长半轴和短半轴画椭圆 C 旋转（R）：通过绕第一条轴旋转圆来创建椭圆...创建独立的填充图案：控制当指定了几个单独的闭合边界时，是创建单个图案填充对象，还是创建多个图案填充对象 F继承特性：使用选定图案填充对象的图案填充或填充特性对指定的边界进行图案填充或填充，可以在绘图区域中单击鼠标右键
如果你打算向他人展示你的数据，定制X轴、Y轴和其他绘图元素可能需要大量的努力。这是由于Matplotlib的低级接口造成的。...=True) 这使得热图在视觉上更有吸引力，而不需要额外的配置。...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。...你也可以使用:N 或:Q符号指定数据类型，如名义（没有任何顺序的分类数据）或定量（数值的衡量）。 查看数据转换的完整列表[6]。 链接图表 Altair提供了令人印象深刻的将多个地块连接在一起的能力。...这个功能允许探索多个地块之间的关系。
绘制双Y轴图 6.1 绘制双Y轴图 6.2 在现有图层上添加新图层 1. origin下载安装 Origin 2018(32/64位)下载地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/...绘图前的一些必要设置 Origin绘图前的一些必要设置及了解 1.项目管理器、对象管理器→取消自动隐藏； 2.修改默认字体（工具→选项→文本字体→Times new Roman） 3.导出边距调整...折线图 1.导入数据； 2.绘图→2D折线图； 3.双击坐标轴→更改水平刻度线标签； 4.点击轴线和刻度线→上轴、右轴中主刻度和次刻度样式均设置无； 5.在网格垂直线里面设置主网格线和次网格线；...导出 参考网址：如何使用Origin绘制折线图-百度经验 接下来，介绍一下绘图过程中常见的一些问题。...绘制双Y轴图 这里介绍一下绘制双Y轴图的两种方法： 6.1 绘制双Y轴图 Origin:如何使用Origin画双Y轴图 6.2 在现有图层上添加新图层 右击空白处，新图层->右-Y轴（关联x轴的刻度和尺寸
从技术上讲，Pandas 的 plot() 方法通过 kind 关键字参数提供了一组绘图样式，以此来创建美观的绘图。kind 参数的默认值是行字符串值。...Pandas 探索和可视化数据了，开始吧 折线图 plot 默认图就是折线图，它在 x 轴上绘制索引，在 y 轴上绘制 DataFrame 中的其他数字列。...例如，让我们看看这三家公司在去年的表现如何： df.plot.line(y=['FB', 'AAPL', 'MSFT'], figsize=(10,6)) Output: 我们可以使用 plot()...: 正如我们在图中看到的，title 参数为绘图添加了一个标题，而 ylabel 为绘图的 y 轴设置了一个标签。...让我们看看它是如何工作的： df.plot(kind='box', figsize=(9,6)) Output: 我们可以通过将 False 分配给 vert 参数来创建水平箱线图，如水平条形图：
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