首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在Altair堆叠条形图工具提示中显示标准化类别

Altair是一个Python的可视化库,用于创建统计图表。堆叠条形图是一种常见的数据可视化方式,用于比较不同类别的数据,并显示它们的组成部分。

要在Altair堆叠条形图工具提示中显示标准化类别,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
复制
import altair as alt
import pandas as pd
  1. 创建数据集:
代码语言:txt
复制
data = pd.DataFrame({
    'category': ['A', 'B', 'C'],
    'value1': [10, 20, 30],
    'value2': [20, 30, 40],
    'value3': [15, 25, 35]
})
  1. 标准化数据集:
代码语言:txt
复制
data_normalized = data.set_index('category').apply(lambda x: x / x.sum(), axis=1).reset_index()
  1. 创建堆叠条形图:
代码语言:txt
复制
chart = alt.Chart(data_normalized).mark_bar().encode(
    x='category',
    y='value1',
    color=alt.Color('value1', scale=alt.Scale(scheme='viridis')),
    tooltip=['category', 'value1']
).properties(
    width=400,
    height=300
)

在上述代码中,我们使用data_normalized代替原始数据集data,并将其设置为索引。然后,我们使用apply函数将每个类别的值除以该类别的总和,从而标准化数据。最后,我们创建一个堆叠条形图,并使用tooltip参数指定要显示的工具提示内容,包括类别和标准化后的值。

  1. 显示图表:
代码语言:txt
复制
chart.show()

以上代码将显示一个堆叠条形图,其中每个条形表示一个类别,颜色表示该类别的标准化值。当鼠标悬停在条形上时,工具提示将显示类别和标准化后的值。

这是一个使用Altair创建堆叠条形图并显示标准化类别的示例。Altair提供了丰富的功能和灵活性,可以根据需要进行定制和扩展。更多关于Altair的信息和示例,请参考Altair官方文档

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

【Python】5种基本但功能非常强大的可视化类型

1.折线图 折线图显示了两个变量之间的关系。其中之一通常是时间。因此,我们可以看到变量是如何随时间变化的,例如股票价格,每日温度。 下面是如何用Altair创建一个简单的折线图。...因此,在encode函数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。...3.直方图 直方图用于显示连续变量的分布。它将取值范围划分为离散的数据元,并统计每个数据元的数据点个数。 让我们创建“val3”列的直方图。...它显示了值是如何通过四分位数和离群值展开的。 我们可以使用Altair的mark_boxplot函数创建一个箱线图,如下所示。...A的值范围小于其他两个类别。框内的白线表示中值。 5.条形图 条形图可用于可视化离散变量。每个类别都用一个大小与该类别的值成比例的条表示。

2.1K20

数据可视化设计指南

时间变化图包括: 1.折线图 2.条形图 3.堆叠条形图 4.K线图 5.面积图(折线图) 6.时间线 7.地平线图(折线图) 8.瀑布图 同类别分析 同类别分析是同一维度下的不同类别的数据之间比较分析...面积图 面积图有几种类型,包括堆叠面积图和重叠面积图: 堆叠面积图显示了多个数据类别(在同一时间段内)彼此堆叠 重叠面积图显示了多个数据类别(在同一时间段内)彼此重叠 这两个图的区别在于堆叠面积图是各个类别数据叠加显示...取而代之的是,使用堆叠面积图来比较一个时间维度内的多个数据类别(水平轴表示时间)。 ? 允许。 使用堆叠面积图表示多个数据,能够保持良好的可读性。3个类别的数据堆叠显示 ? 禁止。...结合使用颜色突出显示和中性颜色以提供对比度和强调感。 ? 警告。 单个图表的许多颜色可能会妨碍焦点。 颜色表示含义 ? 允许。 通过其他视觉提示(例如图标)增强图表颜色的含义。 ? 禁止。...显示数据注释(移动端) 在移动设备上,触摸长按的手势会在图表上方显示工具提示。 缩放和平移 缩放和平移是常见的图表交互,它们影响用户研究数据和浏览图表时UI的紧密程度。

6K31

60种常用可视化图表的使用场景——(上)

条形图的离散数据是分类数据,针对的是单一类别的数量多少,而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...13、堆叠条形图 跟多组条形图不同,堆叠条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别,以及每部分与总量有什么关系。...堆叠条形图共分成两种: 简单堆叠条形图。将分段数值一个接一个地放置,条形的总值就是所有段值加在一起,适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠条形图。...在量化波形图中,每个波浪的形状大小都与每个类别的数值成比例。与波形图平行流动的轴用作时间刻度。我们也可以用不同颜色区分每个类别,或者通过改变色彩来显示每个类别的附加定量值。...我们可用不同颜色来区分图表的不同类别,或表示从一个阶段到另一个阶段的转换。

10910

可视化图表样式使用大全

条形图的离散数据是分类数据,针对的是单一类别的数量多少,而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...堆叠条形图 ? 跟多组条形图不同,堆叠条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别,以及每部分与总量有什么关系。...堆叠条形图共分成两种: 简单堆叠条形图。将分段数值一个接一个地放置,条形的总值就是所有段值加在一起,适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠条形图。...条形通常从中心点开始向外延伸,但也可以别处为起点以显示数值范围(跨度图)。此外,条形也可以堆叠条形图堆叠起来。 推荐的制作工具有:jChartFX、Bokeh。 热图 ?...图表可加入直线或曲线来辅助分析,并显示当所有数据点凝聚成单行时的模样,通常称为「最佳拟合线」或「趋势线」。 您有一对数值数据,可使用散点图来查看其中一个变量是否在影响着另一个变量。

9.3K10

常用60类图表使用场景、制作工具推荐!

条形图的离散数据是分类数据,针对的是单一类别的数量多少,而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...堆叠条形图 跟多组条形图不同,堆叠条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别,以及每部分与总量有什么关系。...堆叠条形图共分成两种: 简单堆叠条形图。将分段数值一个接一个地放置,条形的总值就是所有段值加在一起,适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠条形图。...条形通常从中心点开始向外延伸,但也可以别处为起点以显示数值范围(跨度图)。此外,条形也可以堆叠条形图堆叠起来。 推荐的制作工具有:jChartFX、Bokeh。...图表可加入直线或曲线来辅助分析,并显示当所有数据点凝聚成单行时的模样,通常称为「最佳拟合线」或「趋势线」。 您有一对数值数据,可使用散点图来查看其中一个变量是否在影响着另一个变量。

8.7K20

60 种常用可视化图表,该怎么用?

条形图的离散数据是分类数据,针对的是单一类别的数量多少,而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...堆叠条形图 跟多组条形图不同,堆叠条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示,适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别,以及每部分与总量有什么关系。...堆叠条形图共分成两种: 简单堆叠条形图。将分段数值一个接一个地放置,条形的总值就是所有段值加在一起,适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠条形图。...条形通常从中心点开始向外延伸,但也可以别处为起点以显示数值范围(跨度图)。此外,条形也可以堆叠条形图堆叠起来。 推荐的制作工具有:jChartFX、Bokeh。...图表可加入直线或曲线来辅助分析,并显示当所有数据点凝聚成单行时的模样,通常称为「最佳拟合线」或「趋势线」。 您有一对数值数据,可使用散点图来查看其中一个变量是否在影响着另一个变量。

8.6K10

python数据可视化第三方库有哪些_数据可视化!看看程序员大佬都推荐的几大Python库…

数据可视化是数据分析中极为重要的部分,而数据可视化图表(条形图,散点图,折线图,地理图等)也是非常关键的一环。...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。...Seaborn数据图形可以包括条形图,饼图,直方图,散点图,误差图等。Seaborn还具有各种工具来选择可以显示数据图案的调色板。...Ggplot也与熊猫紧密相连,因此最好将数据保留在DataFramesAltair Altair是Python的统计数据可视化库。...Altair用最少的编码创建漂亮的图表数据可视化,例如条形图,饼图,直方图,散点图,误差图,功率谱,干图等。

2.7K10

Altair 数据可视化已超神

为了可视化任何形式的数据,我们都可能在某个时间点使用过数据透视表和图表,条形图、直方图、饼图、散点图、折线图、基于地图的图表等。这些很容易理解并帮助我们传达准确的信息。...使用 Altair,我们可以通过类似于 Seaborn 图的条形图、直方图、散点图和气泡图、网格图和误差图等创建交互式数据可视化。...条形图和计数图 在下一组可视化,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。...接下来,我们指定要为选择显示的图表类型(绘制在主图表下方)并传递"select"作为显示值的过滤器。...高级绘图 此外,还有其他高级绘图,棒棒糖或破折号和点图、热图、树状图,可以使用这两个库进行绘制(Seaborn 可能为此需要一些额外的包),但在此比较这些已被排除在外以保持它简单的。

9.4K30

Google数据可视化团队:数据可视化指南(中文版)

排名 排名图表显示项目在有序列表的位置。 常见用例包括: 选举结果、性能统计 ? 4. 占比 占比类图表显示了局部与整体的关系。 常见用例包括: 产品类别的综合收入、预算 ? 5....· 柱状图(条形图)使用共同的基线,通过条形长度表示数量 · 饼图使用圆的圆弧或角度表示整体的一部分 柱状图(条形图),折线图和堆叠面积图在显示随时间的变化方面比饼图更有效地。...面积图 面积图有多种类型,包括堆叠面积图和层叠面积图: · 堆叠面积图显示多个时间序列(在同一时间段内)堆叠在一起 · 层叠面积图显示多个时间序列(在同一时间段内)重叠在一起 层叠面积图建议不要使用超过两个时间序列...独特的图形属性可应用于定量数据(温度,价格或速度)和定性数据(类别,风味或表达式)。...例如,在条形图中,条形颜色可以表示类别,而条形长度可以表示值(人口数量)。 ? 形状可用于表示定性数据。

5K31

使用 Bokeh 为你的 Python 绘图添加交互性

我将通过给我在这个系列中一直使用的多条形图添加工具提示来展示这一点。它绘制了 1966 年到 2020 年之间英国选举结果的数据。...如下结果: 给条形图添加工具提示 要在条形图上添加工具提示,你只需要创建一个 HoverTool 对象并将其添加到你的绘图中。...tooltips=[ ('Seats', '@y'), ('(Year, Party)', '(@x)') ]) p.add_tools(h) 参数定义了哪些数据会显示工具提示上...回归简单:Altair Bokeh 是四大最流行的绘图库之一,本系列将研究它们各自的特别之处。 我也在研究几个因其有趣的方法而脱颖而出的库。...接下来,我将看看 Altair,它的声明式 API 意味着它可以做出非常复杂的绘图,而不会让你头疼。

1.6K30

Altair适用于气象领域的Python数据可视化库,文末送书!

今天就来和大家分享Python数据可视化库的一员猛将——Altair!...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...) 牛刀小试——弄出一个条形图 Altair 很强调变量类型的区分和组合。...这里以名义型变量+数量型变量的一条来讲解。 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。...在实例方法encode(),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

2.2K71

谷歌Material Design可视化数据设计规范指南

排名 排名图表显示项目在有序列表的位置。 常见用例包括: 选举结果、性能统计 4. 占比 占比类图表显示了局部与整体的关系。 常见用例包括: 产品类别的综合收入、预算 5....· 柱状图(条形图)使用共同的基线,通过条形长度表示数量 · 饼图使用圆的圆弧或角度表示整体的一部分 柱状图(条形图),折线图和堆叠面积图在显示随时间的变化方面比饼图更有效地。...面积图 面积图有多种类型,包括堆叠面积图和层叠面积图: · 堆叠面积图显示多个时间序列(在同一时间段内)堆叠在一起 · 层叠面积图显示多个时间序列(在同一时间段内)重叠在一起 层叠面积图建议不要使用超过两个时间序列...独特的图形属性可应用于定量数据(温度,价格或速度)和定性数据(类别,风味或表达式)。...例如,在条形图中,条形颜色可以表示类别,而条形长度可以表示值(人口数量)。 形状可用于表示定性数据。

3.7K20

Altair圈粉了!这款Python数据可视化库真香!

( data ) 牛刀小试——弄出一个条形图 Altair 很强调变量类型的区分和组合。...这里以名义型变量+数量型变量的一条来讲解。 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。...在实例方法encode(),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...本书以Altair为核心工具,通过认识数据、理解数据和探索数据三个维度全方位地探索分析数据集的统计可视化形式,以应用数据和案例研究为实践场景,使用Altair数据加工器进行数据预处理。...第8 章,以探索分析为核心,将Altair 和其他探索分析工具有效结合,全面地探索分析不同实践场景下、不同数据集的统计可视化模型。

1.6K30

6个顶级Python可视化库!

将通过专注于几个具体的属性来评价一个可视化工具的优缺点: 互动性 你想要交互式可视化吗?像Altair、Bokeh和Plotly这样的库允许你创建交互式图表,用户可以探索和互动。...另外,一些库(Matplotlib)将可视化渲染成静态图像,使其适合在论文、幻灯片或演示解释概念。 语法和灵活性 不同库的语法有什么不同?...复杂地块的简单性 Plotly简化了复杂图的创建,这在其他库可能是个挑战。...缺点 Altair的简单图表,柱状图,可能看起来不像Seaborn或Plotly等库的图表那样有风格,除非你指定自定义风格。...虽然它可能缺乏一些默认的样式选项,并且在处理大型数据集时有局限性,但Altair的简单性、数据转换能力和链接图使其成为统计可视化的强大工具

40211

6个顶级Python可视化库

将通过专注于几个具体的属性来评价一个可视化工具的优缺点: 互动性 你想要交互式可视化吗?像Altair、Bokeh和Plotly这样的库允许你创建交互式图表,用户可以探索和互动。...另外,一些库(Matplotlib)将可视化渲染成静态图像,使其适合在论文、幻灯片或演示解释概念。 语法和灵活性 不同库的语法有什么不同?...复杂地块的简单性 Plotly简化了复杂图的创建,这在其他库可能是个挑战。...缺点 Altair的简单图表,柱状图,可能看起来不像Seaborn或Plotly等库的图表那样有风格,除非你指定自定义风格。...虽然它可能缺乏一些默认的样式选项,并且在处理大型数据集时有局限性,但Altair的简单性、数据转换能力和链接图使其成为统计可视化的强大工具

43320

6个顶级Python可视化库

将通过专注于几个具体的属性来评价一个可视化工具的优缺点: 互动性 你想要交互式可视化吗?像Altair、Bokeh和Plotly这样的库允许你创建交互式图表,用户可以探索和互动。...另外,一些库(Matplotlib)将可视化渲染成静态图像,使其适合在论文、幻灯片或演示解释概念。 语法和灵活性 不同库的语法有什么不同?...复杂地块的简单性 Plotly简化了复杂图的创建,这在其他库可能是个挑战。...缺点 Altair的简单图表,柱状图,可能看起来不像Seaborn或Plotly等库的图表那样有风格,除非你指定自定义风格。...虽然它可能缺乏一些默认的样式选项,并且在处理大型数据集时有局限性,但Altair的简单性、数据转换能力和链接图使其成为统计可视化的强大工具

31320

一文掌握Pandas可视化图表

不同的图表类型组合在一起 df.a.plot.bar() df.b.plot(color='r') 绘图引擎 通过backend可以指定不同的绘图引擎,目前默认是matplotlib,还支持bokeh、plotly、Altair...) 柱状图多子图 # 柱状图多子图 df.plot.bar(subplots=True, rot=0) 条形图 条形图和柱状图其实差不多,条形图就是柱状图的横向展示 # 条形图barh df.plot.barh...(figsize=(6,8)) 堆叠条形图 # 堆叠条形图 df.plot.barh(stacked=True) 直方图 直方图又称为质量分布图,主要用于描述数据在不同区间内的分布情况,描述的数据量一般比较大...# 默认是堆叠 df.plot.area() 单个面积图 df.a.plot.area() 取消堆叠 # 取消堆叠 df.plot.area(stacked=False) 散点图 散点图就是将数据点展示在直角坐标系上...其他图表类型 在常见图表,有密度图和六边形箱型图 绘制过程报错,暂时没有解决(本机环境:pandas1.3.1) 本节主要介绍散点矩形图、安德鲁曲线等,更多资料大家可以查阅官方文档了解 https:/

8.1K50

『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表

绘图引擎 通过backend可以指定不同的绘图引擎,目前默认是matplotlib,还支持bokeh、plotly、Altair等等。当然,在使用新的引擎前需要先安装对应的库。...条形图 条形图和柱状图其实差不多,条形图就是柱状图的横向展示 # 条形图barh df.plot.barh(figsize=(6,8)) ?...堆叠条形图 # 堆叠条形图 df.plot.barh(stacked=True) ? 直方图 直方图又称为质量分布图,主要用于描述数据在不同区间内的分布情况,描述的数据量一般比较大。...取消堆叠 # 取消堆叠 df.plot.area(stacked=False) ?...其他图表类型 在常见图表,有密度图和六边形箱型图 绘制过程报错,暂时没有解决(本机环境:pandas1.3.1) 本节主要介绍散点矩形图、安德鲁曲线等,更多资料大家可以查阅官方文档了解 https:/

7.8K40

快来看看 2022 年最受欢迎的 Python 宝藏工具库! ⛵

图片它提供了多达40+种图表类型,包括散点图、直方图、折线图、条形图、饼图、误差线、箱线图、多轴、迷你图、树状图和 3-D 图表(甚至包括等高线图,这在其他数据可视化库并不常见)。大家可以通过 ?...Altair 的 API 简单、友好,可以用最少的代码产生漂亮而有效的可视化效果。大家可以通过官方的 ? Altair Notebook Examples 学习Altair工具库的使用。...众数、标准差、总和、中值绝对差、变异系数、峰度、偏度等直方图:分类和数字相关性:Spearman、Pearson 和 Kendall 矩阵缺失值:矩阵、计数、热图和缺失值的树状图文本分析:了解文本数据的类别...可以通过直接从数据库、网页或电子表格、CSV、XML 和 JSON 等结构化文件读取数据来输入数据。不过,Power BI 不是开源的,它是一款付费企业工具,提供免费桌面版本。 大家可以从 ?...Altair Notebook Examples: https://github.com/altair-viz/altair_notebooks?

1.8K41

52个数据可视化图表鉴赏

很多Excel、PPT的已有的图表或者是用这两个Office软件可以轻松绘制的简单图表,现实的需求却要用BI工具来实现,耗时耗力、不能快速部署落地,同时本质上和造轮子无异。...4.条形图 条形图是一种用矩形表示分组数据的图表,矩形条的长度与其表示的值成比例。可以垂直或水平绘制条形图。垂直条形图有时也称为折线图。图表的一个轴显示要比较的特定类别,另一个轴表示离散值。...26.地平线图 地平线图是一种功能强大的工具,用于在一个类别内的多个项目之间比较一段时间内的数据。...散点图将序列显示为一组点。值由点在图表的位置表示。类别由图表的不同标记表示。散点图通常用于比较跨类别的聚合数据。...42.分段条形图 当两个或多个数据集并排绘制并分组在同一轴上的类别下时,可以使用如图的条形图的这种变化。与条形图一样,每个条形图的长度用于显示类别之间的离散数值比较。

5.7K21
领券