Altair】(←点击跳转阅读)，相关图表、曲线、地图等形式丰富，完美契合气象领域的需求！...Altair是什么 Altair是统计可视化Python 库，目前在GitHub上已经收获超过3000 Star。...在Altair中，使用的数据集要以“整洁的格式”加载。Pandas 中的 DataFrame 是 Altair 使用的主要数据结构之一。...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。...alt.X()中，使用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。
/user_guide/marks.html 在选择完我们的mark对象后，接下来我们要做的就是如何将数据进行映射，比如，我绘制散点图，我需要将数据中的哪一列映射到X轴，哪一列映射到Y轴呢？...Encode() 方法可直接将如坐标轴(x，y)，颜色，形状，大小等图表属性通过pandas dataframes数据中的列名建立映射关系。...()方法，大家可以参照以下网址进行了解：https://altair-viz.github.io/user_guide/encoding.html 在完成以上步骤后，你就可以使用Altair库进行基本图表的绘制了...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...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。
Altair由华盛顿大学的数据科学家Jake Vanderplas编写，目前在GitHub上已经收获超过3000星。...在代码开头别忘了导入Altair： import altair as alt 完成以上准备工作，我们就可以开始绘图了 开始绘制图表 Altair中的基本对象是Chart，它将数据框作为单个参数。...标记和编码则决定着绘制图表的样式，下面着重介绍这两部分。 标记可以让用户在图中以不同形状来表示数据点，比如使用实心点、空心圆、方块等等。...数据的分类与汇总 上面的例子中，我们使用的主要是散点图。实际上，Altair还能方便地对数据进行分类和汇总，绘制统计直方图。...例如统计不同油耗区间的汽车数量，对X轴使用alt.X()，指定数据和间隔大小，对Y轴使用count()统计数量。
Altair由华盛顿大学的数据科学家Jake Vanderplas编写，目前在GitHub上已经收获超过3000星。...在代码开头别忘了导入Altair： import altair as alt 完成以上准备工作，我们就可以开始绘图了 开始绘制图表 Altair中的基本对象是Chart，它将数据框作为单个参数。...标记和编码则决定着绘制图表的样式，下面着重介绍这两部分。 标记可以让用户在图中以不同形状来表示数据点，比如使用实心点、空心圆、方块等等。...实际上，Altair还能方便地对数据进行分类和汇总，绘制统计直方图。 相比其他绘图工具，Altair的特点在于不需要调用其他函数，而是直接在数轴上进行修改。...例如统计不同油耗区间的汽车数量，对X轴使用alt.X()，指定数据和间隔大小，对Y轴使用count()统计数量。
) 江湖流传一句话："字不如表，表不如图"，在 Python 中数据可视化有许多选择，但是大多数的库在语法简洁与灵活度不能平衡，本系列将探讨数据探索时如何使用合适的数据可视化库完成工作。...---- 静态图 四象限图实际是散点图 + 线图(水平或垂直线)，下面是上一节使用 seaborn 做的图。 而 altair 没有严格按图表类型进行区分，而是让你选择数据点的形状。...注意 Chart 是实例化，首字母要大写 行3：步骤2，通过 encode 方法，设定坐标轴的字段。alt.X('客单价') 使得数据源中的 客单价 字段绑定在 x 轴上。同理绑定 y轴。...方法，即可修改每个数据点的形状 现在还需要线图： 行2：数据源不用改 行3：由于数据源是每个销售员的数据，而现在需要的是客单价的平均，因此在绑定 x 轴的时候，直接指定对客单价做平均操作 行4：mark_rule...表示画一条线 现在只是画出客单价的平均线，同理得到成交率的平均线： 行3：注意成交率是在 y 轴，因此使用 alt.Y 现在我们得到3个图表，只需要简单把他们叠加起来就可以： 行19：只要简单把各个图表相加即可叠加
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？...如果我们在 Encoding 中指定变量类型为量化变量，那么 Altair 将会使用连续的色标来着色（默认为 浅蓝色-蓝色-深蓝色）。...这点小小的改变就足以使得 Altair 明白，它不该使用连续色标，而是使用独立色标。 图表的扩展 Altair 的另一个美妙之处就是，我们可以从现有的图表中创建新的图表。...就像许多的高级可视化框架一样，Altair 也不是 100% 可定制的，在某些时候，我们会遇到一些无法用Altair制作的图表。
我建议你仔细检查一下，因为在同一个任务上比较不同的工具和框架会帮助你学得更好。 让我们首先创建一个用于示例的示例数据帧。...我们首先将数据传递给图表对象。下一个函数指定绘图类型。encode函数指定绘图中使用的列。因此，在encode函数中写入的任何内容都必须链接到数据帧。...Altair提供了更多的函数和参数来生成更多信息或定制的绘图。我们将在下面的例子中看到它们。 为了使上面的折线图看起来更好，我们可以使用“scale”特性调整y轴的值范围。...为了使用scale属性，我们使用X和Y编码（例如alt.X）指定列名。zero参数设置为“False”，以防止轴从零开始。 2.散点图 散点图也是一种关系图。它通常用于显示两个数值变量的值。...我们还使用properties函数自定义大小并添加标题。 4.箱线图 箱线图提供了变量分布的概述。它显示了值是如何通过四分位数和离群值展开的。
神奇的Altair 介绍本期主角之前，先给大家一张GIF ? 是不是很炫酷？更神奇的是，完成这么一幅可交互的图表，仅需不到20行代码。...这幅图是用Python的可视化库Altair绘制的，Altair可以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。...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 ?...位置通道：定义位置相关属性： x: x轴数值 y: y轴数值 row: 按行分列图片 column: 按列分列图片 通道描述： color: 标记点颜色 opacity: 标记点的透明度 shape:...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。
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。...Matplotlib的图表由两个主要部分组成，即轴（界定图表区域的线）和图形（我们在其中绘制轴，标题和来自轴区域的东西），现在让我们创建最简单的图： import matplotlib.pyplot as...我们可以在同一张图中制作多个变量的图，然后进行比较。...我们将通过添加图例和标题来改进图表。...如果您使用的是Jupyter Notebook，则在制作图表之前，将％matplotlib内联添加到文件的开头并运行它。 我们可以在一个图形中制作多个图形。
Altair库作为Python中的一款强大工具，为用户提供了丰富的图表绘制功能。让我们从一个个例子入手，看看它能做到什么程度的图表。...方法将图表的标记类型设置为点状，表示我们要创建一个散点图 .encode() 方法来定义数据的映射关系，将x轴映射到数据中的x列，将y轴映射到数据中的y列 chart.save 会生成一个 html 文件...，并指定了它仅在 x 轴上生效 scatter_plot = alt.Chart(data).mark_point().encode( # 编码省略... ).properties( # 属性省略...... ).add_selection( brush ) 在散点图的属性中，我们使用 add_selection() 方法将区域选择器应用于散点图，使得散点图可以根据选择的区域进行交互。...这样当我们在散点图中选择区域时，下方的柱状图会根据所选择的区域显示相应的数据。
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。...Matplotlib的图表由两个主要部分组成，即轴（界定图表区域的线）和图形（我们在其中绘制轴，标题和来自轴区域的东西），现在让我们创建最简单的图： import matplotlib.pyplot as...我们将通过添加图例和标题来改进图表。...如果您使用的是Jupyter Notebook，则在制作图表之前，将％matplotlib内联添加到文件的开头并运行它。 我们可以在一个图形中制作多个图形。...在文本中，我们甚至可以按照TeX语言添加特殊字符。 我们还可以添加指向图形上特定点的标记。
AxisTickOpts: 坐标轴刻度配置项 其中\color{red}{初始化配置、标题配置项、图例配置项和坐标轴}相关配置项是最常用的，需要重点掌握 在之后的实例中会经常使用这些配置项 InitOpts...background_color: str = "auto", # 如果图表使用了 echarts.connect 对多个图表进行联动，则在导出图片时会导出这些联动的图表。...如果缺省则控制所有的 x 轴。 # 如果设置为 false 则不控制任何x轴。如果设置成 3 则控制 axisIndex 为 3 的 x 轴。...# 'axis': 坐标轴触发，主要在柱状图，折线图等会使用类目轴的图表中使用。...is_show: bool = True, # X 轴或者 Y 轴的轴线是否在另一个轴的 0 刻度上，只有在另一个轴为数值轴且包含 0 刻度时有效。
一般在图表中的空白位置单击鼠标即可选定整个图表区。 ●绘图区:通过坐标轴来界定的区域，包括所有数据系列、分类名、刻度线标志和坐标轴标题等。...●在图表中绘制的数据系列的数据点:数据系列是指在图表中绘制的相关数据,这些数根源自数据表的行或列。图表中的每个数据系列具有唯一的颜色或图案并且在图表的图例中表示。可以在图表中绘制一个或多个数据系列。...横坐标轴(x轴、分类轴)和纵坐标轴(y轴、值轴):坐标轴是界定图表绘图区的线条，用作度量的参照框架。y轴通常为垂直坐标轴并包含数据;x轴通常为水平轴并包含分类。...数据沿着横坐标轴和纵坐标轴绘制在图表中。 ●图表的图例:图例是一个方框,用于标识为图表中的数据系列或分类指定的图案或颜色。 ●图表标题:是对整个图表的说明性文本，可以自动在图表顶部居中。...●坐标轴标题:是对坐标轴的说明性文本，可以自动与坐标轴对齐。 ●数据标签:可以用来标识数据系列中数据点的详细信息的，数据标签代表源于数据表单元格的单个数据点或数值。
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。...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。...在 2 的基础上进一步封装，让每个域都有其 Elixir 语法。 在 3 的基础上提供数据校验和足够清晰的出错信息。...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。
.NET3.5中中推出了图表控件，可以同时支持Web和WinForm两种方式，由于平时很少使用，一直没有玩玩，闲来无事，简单研究了下，感觉功能真的很强大，基本上可以满足各种图表的应用，感觉这么好用的东西才研究...对于每一个绘图区域，你可以设置各自的属性，如：X,Y轴属性、背景等。 (3)Legends：是一个图例的集合，即标注图形中各个线条或颜色的含义，同样，一个图片也可以包含多个图例说明。...(5)Titles：图标的标题集合，不难理解，就是图表的标题配置，同样可以添加多个标题。 ? 其他属性： AlignmentOrientation：图表区对齐方向，定义两个绘图区域间的对齐方式。...Height：图表在绘图区内的高度（百分比，取值在0-100） Width：图表在绘图区内的宽度（百分比，取值在0-100） X,Y：图表在绘图区内左上角坐标 Position：绘图区位置属性，同InnerPlotPosition...Axis：坐标轴集合 TitleAlignment：坐标轴标题对齐方式 Interval：轴刻度间隔大小 IntervalOffset：轴刻度偏移量大小 MinorGrid：次要辅助线 MinorTickMark
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。...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。...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。...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。
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。...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。 对于 Seaborn 图，我们将上述两个特征与 Dataframe 一起传递。...这是计数图的语法 Seaborn 我们使用 FacetGrid 命令根据变量"origin"在网格上显示多个图。...这两个图表在传达气缸数之间的关系方面似乎同样有效。对于 Altair 图，我们会发现 x 和 y 列在语法中已互换，以避免出现更高和更窄的图。...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。
Altair是什么 Altair是统计可视化Python 库，目前在GitHub上已经收获超过3000 Star。...在Altair中，使用的数据集要以“整洁的格式”加载。Pandas 中的 DataFrame 是 Altair 使用的主要数据结构之一。...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。...alt.X()中，使用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
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