Cutecharts 与常规的 Matplotlib 和 Seaborn 库完全不同，它可以查看手工制作的图表，并在将鼠标悬停在图表上时向我们显示值。...Matplotlib 图表中没有悬停效果，这是可爱图表的一个优势。与 seaborn 相比，在可爱图表中创建图表的时间要长一些，但代码数量仍然比标准 matplotlib 库少。...目前，该库支持五种不同的图表——条形图、饼图、雷达图、散点图和折线图。 绘图准备 安装cutecharts 这是个python第三方库，要创建此图表，你需要安装cutecharts库。...inplace=True) df['genres'].fillna('missing',inplace=True) df['overview'].fillna('missing',inplace=True) 从预算和收入中删除等于...甜甜圈图 绘制条形图 该函数将拆分字符串并返回每个类型的计数。
这将返回数据帧的摘要以及非空值的计数。 从上面的例子中我们可以看出，我们对数据的状态和数据丢失的程度有了更简明的总结。...我们可以使用的另一种快速方法是： df.isna().sum() 这将返回数据帧中包含了多少缺失值的摘要。...条形图 条形图提供了一个简单的绘图，其中每个条形图表示数据帧中的一列。条形图的高度表示该列的完整程度，即存在多少个非空值。...它可以通过调用： msno.bar(df) 在绘图的左侧，y轴比例从0.0到1.0，其中1.0表示100%的数据完整性。如果条小于此值，则表示该列中缺少值。 在绘图的右侧，用索引值测量比例。...这是在条形图中确定的，但附加的好处是您可以「查看丢失的数据在数据框中的分布情况」。 绘图的右侧是一个迷你图，范围从左侧的0到右侧数据框中的总列数。上图为特写镜头。
3、选择功能数据库 3.1 如果用户从选择目标生物体的菜单中选择了Others（用户可以分析当前未由WebGestalt提供的任何类型的数据）。用户需要上传功能数据库、感兴趣的基因和参考基因。...总结包括分析中使用的工作参数的两个折叠部分和Go Slim摘要，其中包含三个条形图，说明上传的基因列表中与来自生物过程（红色条形图）、细胞成分（蓝色条形图）和分子功能（绿色条形图）本体的GoSlim术语中的注释基因重叠的基因数量...可视化包括汇总表格、条形图和火山图。 该表简要总结了丰富的功能类别及其统计信息。通过单击标题，可以按分数和统计数据对表进行排序，单击基因集名称将在底部调出有关类别的详细信息。...当类别的FDR小于或等于0.05时，条形图的颜色较暗，而FDR大于0.05的类别的颜色处于较浅的阴影中。右键单击绘图将显示下载按钮，可将其保存为SVG和PNG格式。...如果功能性数据库包含DAG（有向无环图）或树结构，如GO Terms，则该结构将被可视化。 7.2 单个富集基因集的详细信息部分 包含评分统计数据和外部数据库的链接以及基因表下载链接。
目录 柱状图 箱线图 密度图 条形图 散点图 折线图 保存绘图 总结 可视化是用来探索性数据分析最强大的工具之一。Pandas库包含基本的绘图功能，可以让你创建各种绘图。...Pandas中的绘图是在matplotlib之上构建的，如果你很熟悉matplotlib你会惊奇地发现他们的绘图风格是一样的。 本案例用到的数据集是关于钻石的。...柱状图 柱状图是一个单变量图（注意区分柱状图和条形图），它将一个数值变量分组到各个数值单元中，并显示每个单元中的观察值数量。直方图是了解数值变量分布的一种有用工具。...条形图 条形图是直观显示分类变量计数的图形，df.plot(kind="bar")： carat_table = pd.crosstab(index=diamonds["clarity"], columns...总结 Python绘图生态系统有许多不同的库，大部分人可能会很难从中抉择，不知道该如何人下手。Pandas绘图函数使你能够快速地可视化和浏览数据。
为条形图（bars）创建数据，我们将使用 Numpy 的 histogram 函数来计算每个指定 bin 中的数据点数。...注意在 p.quad 调用中，还有一些额外的参数， hover_fill_alpha 和 hover_fill_color，当将鼠标悬停在条形图上时会改变 glyph 的外观。...图的主要观点是显示数据，添加不必要的元素只会减少图形的用处！ 最终的图形如下： ? 当将鼠标悬停在不同的栏上时，会得到该栏的精确统计数据，显示该区间内的间隔和航班数。...也就是说，图上的高度表示的是，在相应的 bin 区间，特定航空公司中该航班相对应于所有航班的延迟比例。 为了从计数到比例，我们将计数除以该航空公司的航班总数。...幸运的是，我们可以添加小部件（widgets）以使绘图更清晰并实现快速比较。 创建交互的小部件 一旦我们在 Bokeh 中创建基本图形，通过窗口小部件添加交互相对简单。
，默认为'count'，表示计数（前提是绘图数据为明细数据）；如果指定为'identity'，表示直接使用原始数据绘制y轴（前提是绘图数据已做了统计汇总）； position：用于设置条形图的摆放位置，...函数中； na.rm：bool类型的参数，在剔除绘图数据中的缺失值时，是否不返回警告信息，默认为FALSE； show.legend：bool类型的参数，是否显示条形图的图例信息，默认为NA，即表示显示图例...对于数值型变量有两个，离散型变量有一个的数据该如何绘制条形图呢（如常见的环比、同比问题），这里提供一个解决思路，那就是使用对比条形图。...如上图所示，浅色且较宽的条形图可以用作参考对象（如数据中的目标销售额），深色且较窄的条形图可以用作比较对象（如数据中的实际销售额）。通过这种图形，就能够一眼发现参考对象与比较对象之间的差异。...本文中的代码和数据可以从百度云盘中下载，只需关注“数据分析1480”公众号，并回复“条形图”即可。
这是我们列表中的最后一个库，您可能想知道为什么用Plotly。以下就是它的优点—— Potly 具有悬停工具功能，使我们能够检测众多数据点中的任何异常值或异常情况。 它允许更多的定制。...，并且是 plotly 的杰出合并，它管理各种类型的数据并组装易于样式的统计数据。...中的条形图可以使用 plotly.express 类的 bar() 方法创建。...动作自定义按钮用于直接从记录中快速制作动作。...我们借助 Python 的四个不同绘图模块（即 Matplotlib、Seaborn、Bokeh 和 Plotly）绘制了tips 数据集。
基于详细的数据分析，我们可以决定如何最好地利用手头的数据，帮助我们做出明智的决定。 如果你是数据科学或机器学习初学者，你肯定已经尝试过 Matplotlib 和 Seaborn 来进行数据可视化。...这个库被称为Altair，这是一个为统计数据可视化而构建的开源 Python 库。...条形图和计数图 在下一组可视化中，我们将绘制一个基本的条形图和计数图。这一次，我们还将添加一个图表标题。我们将使用"cylinders"和"mpg"属性作为绘图的 x 和 y。...从语法的角度来看，这些库需要数据源的输入 x、y 来绘制。两个库的输出看起来还挺不错的。 接下来尝试更多的图并进行比较。 直方图 在这组可视化中，我们将绘制基本的直方图。...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。如果你需要快速绘制简单的图作为数据分析的一部分，那么请选择 Seaborn。
本文转自公众号『Python数据之道』 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。...为条形图（bars）创建数据，我们将使用 Numpy 的 histogram 函数来计算每个指定 bin 中的数据点数。...注意在 p.quad 调用中，还有一些额外的参数， hover_fill_alpha 和 hover_fill_color，当将鼠标悬停在条形图上时会改变 glyph 的外观。...图的主要观点是显示数据，添加不必要的元素只会减少图形的用处！ 最终的图形如下： ? 当将鼠标悬停在不同的栏上时，会得到该栏的精确统计数据，显示该区间内的间隔和航班数。...也就是说，图上的高度表示的是，在相应的 bin 区间，特定航空公司中该航班相对应于所有航班的延迟比例。 为了从计数到比例，我们将计数除以该航空公司的航班总数。
几乎所有对数据科学感兴趣的人都可能至少使用过一次Matplotlib。 优点 易于解释的数据属性 在分析数据时，快速了解数据分布情况往往非常有用的。...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。...top_followers, x="user_name", y="followers", ) fig.show() 通过类似的代码，Plotly可以生成一个交互式的图表，用户可以将鼠标悬停在每个条形图上...你只需要指定数据列和编码通道之间的联系，其余的绘图工作都是自动处理的。这种简单性使得信息的可视化变得快速而直观。...例如，使用泰坦尼克号数据创建同样的计数图，除了需要提前转换数据外，如果我们想让图表看起来漂亮，还需要设置条形图的宽度和颜色。
： 折线图 柱状图（条形图） 散点图 点图 阶梯图 饼图 直方图 面积图 地图 1....折线图 交互元素含有以下几种： 可平移或缩放 单击图例可以显示或隐藏折线 悬停显示对应点数据信息 先看一个简单案例： import numpy as np np.random.seed(42) df...：如果 True 悬停工具处于活动状态，否则如果为 False 则不绘制悬停工具 hovertool_string：如果指定，此字符串将用于悬停工具（@{column} 将替换为鼠标悬停在元素上的列的值...bokeh.plotting.figure.line 的可选关键字参数 df.plot_bokeh.line( figsize=(800, 450), # 图的宽度和高度 y="苹果", # y的值，这里选择的是df数据中的苹果列...，还可以通过bokeh绘图后端快速绘制可交互的图表，用起来非常方便。
推荐阅读(点击阅读)：玩转Matplotlib的10个高级技巧 优点 易于解释的数据属性 在分析数据时，快速了解数据分布情况往往非常有用的。...在下面的例子中，由于Seaborn的默认设置，计数图在视觉上显得更加吸引人： sns.set(style="darkgrid") titanic = sns.load_dataset("titanic"...top_followers, x="user_name", y="followers", ) fig.show() 通过类似的代码，Plotly可以生成一个交互式的图表，用户可以将鼠标悬停在每个条形图上...你只需要指定数据列和编码通道之间的联系，其余的绘图工作都是自动处理的。这种简单性使得信息的可视化变得快速而直观。...例如，使用泰坦尼克号数据创建同样的计数图，除了需要提前转换数据外，如果我们想让图表看起来漂亮，还需要设置条形图的宽度和颜色。
作者 | Fabian Bosler 来源 | Medium 在今天的文章中，将研究使用Python绘制数据的三种不同方式。将通过利用《 2019年世界幸福报告》中的数据来做到这一点。...分布的重要性 加载数据和包导入 快速：使用Pandas进行基本绘图 漂亮：与Seaborn的高级绘图 很棒：使用plotly创建很棒的交互式图 Python绘图历史 大约两年前，开始更认真地学习Python...喜欢这些绘图功能，因为它们简洁，使用合理的默认值，并且可以快速了解发生的情况。...看看如何在一个图表中为单个变量或多个变量生成分布。...这种类型的绘图对于在一个绘图中可视化四个维度和一个度量很有用。该代码有点麻烦，但可以根据需要快速进行调整。值得注意的是，这种图表需要相对大量的数据或适当的细分，因为它不能很好地处理缺失值。
本文将介绍如何使用Plotly Express来快速生成各种类型的可视化图表，从简单的散点图到复杂的面向大数据集的图表。什么是Plotly Express？...template='plotly_dark', # 使用暗色主题 hover_data={'Category': False, 'Value': ':.2f'}, # 悬停数据格式...这对于比较不同数据集或者在同一图表中显示多个相关数据非常有用。下面是一个示例，演示如何使用Plotly Express创建一个包含两个子图的复合图表。...总结在本文中，我们介绍了如何使用Plotly Express库来创建快速且漂亮的可视化图表。...我们从安装Plotly Express开始，然后演示了如何使用简单的示例数据集创建各种类型的图表，包括散点图、面积图和条形图等。
今天给大家分享一篇可视化干货，介绍的是功能强大的开源 Python 绘图库 Plotly，教你如何用超简单的（甚至只要一行！）代码，绘制出更棒的图表。...比如，我们可以先用 .pivot() 进行数据透视表分析，然后再生成条形图。 比如统计不同发表渠道中，每篇文章带来的新增粉丝数： 交互式图表带来的好处是，我们可以随意探索数据、拆分子项进行分析。...X 轴 增加第二条 Y 轴，因为两个变量的范围并不一致 把文章标题放在鼠标悬停时显示的标签中 为了显示更多数据，我们可以方便地添加文本注释： （带有文本注释的散点图） 下面的代码中，我们将一个双变量散点图按第三个分类变量进行着色...在选择一款绘图库的时候，你最需要的几个功能有： 快速探索数据所需的一行代码图表 拆分/研究数据所需的交互式元素 当需要时可以深入细节信息的选项 最终展示前能轻易进行定制 从现在看来，要用 Python...它让我们快速生成可视化图表，交互功能使我们更好地理解信息。 我承认，绘图绝对是数据科学工作中最让人享受的部分，而 plotly 能让你更加愉悦地完成这些任务。
但我们现在有一个更好的选择了 —— 比如易于使用、文档健全、功能强大的开源 Python 绘图库 Plotly。今天就带你深入体验下，了解它如何用超简单的（甚至只要一行！）代码，绘制出更棒的图表。...比如，我们可以先用 .pivot() 进行数据透视表分析，然后再生成条形图。 比如统计不同发表渠道中，每篇文章带来的新增粉丝数： ? ?...在上图中，我们用一行代码完成了几件事情： 自动生成美观的时间序列 X 轴 增加第二条 Y 轴，因为两个变量的范围并不一致 把文章标题放在鼠标悬停时显示的标签中 为了显示更多数据，我们可以方便地添加文本注释...在选择一款绘图库的时候，你最需要的几个功能有： 快速探索数据所需的一行代码图表 拆分/研究数据所需的交互式元素 当需要时可以深入细节信息的选项 最终展示前能轻易进行定制 从现在看来，要用 Python...它让我们快速生成可视化图表，交互功能使我们更好地理解信息。 我承认，绘图绝对是数据科学工作中最让人享受的部分，而 plotly 能让你更加愉悦地完成这些任务。 ?
数据可视化是捕捉趋势和分享从数据中获得的见解的非常有效的方式，流行的可视化工具有很多，它们各具特色，但是在今天的文章中，我们将学习使用 Pandas 进行绘图。...事实上，Pandas 通过为我们自动化大部分数据可视化过程，使绘图变得像编写一行代码一样简单。 导入库和数据集 在今天的文章中，我们将研究 Facebook、微软和苹果股票的每周收盘价。...通过提供列名列表并将其分配给 y 轴，我们可以从数据中绘制多条线。...条形图 条形图是一种基本的可视化图表，用于比较数据组之间的值并用矩形条表示分类数据。该图表可能包括特定类别的计数或任何定义的值，并且条形的长度对应于它们所代表的值。...在下面的示例中，我们将根据每月平均股价创建一个条形图，来比较每个公司在特定月份与其他公司的平均股价。首先，我们需要按月末重新采样数据，然后使用 mean() 方法计算每个月的平均股价。
但我们现在有一个更好的选择了 —— 比如易于使用、文档健全、功能强大的开源 Python 绘图库 Plotly。今天就带你深入体验下，了解它如何用超简单的（甚至只要一行！）代码，绘制出更棒的图表。...比如，我们可以先用 .pivot() 进行数据透视表分析，然后再生成条形图。 比如统计不同发表渠道中，每篇文章带来的新增粉丝数： 交互式图表带来的好处是，我们可以随意探索数据、拆分子项进行分析。...X 轴 增加第二条 Y 轴，因为两个变量的范围并不一致 把文章标题放在鼠标悬停时显示的标签中 为了显示更多数据，我们可以方便地添加文本注释： （带有文本注释的散点图） 下面的代码中，我们将一个双变量散点图按第三个分类变量进行着色...在选择一款绘图库的时候，你最需要的几个功能有： 快速探索数据所需的一行代码图表 拆分/研究数据所需的交互式元素 当需要时可以深入细节信息的选项 最终展示前能轻易进行定制 从现在看来，要用 Python...它让我们快速生成可视化图表，交互功能使我们更好地理解信息。 我承认，绘图绝对是数据科学工作中最让人享受的部分，而 plotly 能让你更加愉悦地完成这些任务。
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