Python 可视化库非常多,其中 matplotlib 是优缺点明显的一个库,优点是他非常灵活,缺点就是学习起来相对复杂。
一直在学习新的可视化工具,因为这有助于找到适合手头任务的正确工具。在数据可视化方面,d3通常是首选,最近一直在用Vega。
数据可视化的爱好者Severino Ribecca,他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景,并且推荐了相应的制作工具。
Severino Ribecca 是一位平面设计师,也是数据可视化的爱好者,他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景,并且推荐了相应的制作工具。
点阵图表 (Dot Matrix Chart) 以点为单位显示离散数据,每种颜色的点表示一个特定类别,并以矩阵形式组合在一起。
LLM 可以提供即时的、针对实际编程任务定制的知识;这是学习编码习语和库的绝佳途径。
今天的推文我们介绍一个功能很强,但知名度不如Matplotlib、pyecharts等静态或者交互式可视化库-Altair。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!
这种图表使用同心圆网格来绘制条形图。每个圆圈表示一个数值刻度,而径向分隔线则用作区分不同类别或间隔(如果是直方图)。
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/37742423
本系列或多或少涉及一些 pandas 的骚操作(网上很难看到相关的资料),其并非可视化的重点,不会多做讲解。
本文(以及系列中将要发布的其他文章)的目标是使用完全相同的数据重现[SPJ02]中的可视化效果,但每次当然会使用另一个绘图包,以便对所有包进行1:1的比较。
Matplotlib是最受欢迎的二维图形库,但有时让你的图变得像你想象中好并不容易。
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。
今天云朵君给大家系统介绍Matplotlib图表层次结构,通过步骤分解,详细了解一个图表绘制的过程 。
https://www.yuque.com/easyshu/helpdocument/dzg5gz
一、什么是仪表盘 仪表盘(guage,speedometer,dial chart,dashboard),是模仿汽车速度表的一种图表,常用来反映预算完成率、收入增长率等比率性指标。它简单、直观,人人会看,是商业面板(Dashboard)最主要特征的图表类型。一看到仪表盘,就会使人体验到决策分析的商务感觉。 在《Excel图表之道》中曾介绍了一种模仿制作仪表盘的方法,其思路是使用饼图+图片填充的方式,需要从水晶易表等软件中抠出空表盘图片,填充到图表的绘图区作为背景。 这种方法虽然简单,
折线图(Line Plot):用于显示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。在实际项目中,可以用于可视化模型性能随着训练迭代次数的变化。
上次说到多层级 X 轴标签的拼凑实现(第一版),遗留了一个分组标签位置的问题,今天给大家补上。
同时 EasyShu 分享乐园开放,使用 EasyShu 制作自己专属的图表、分享数据可视化见解等赢取订阅时长。
1.当我们想设置柱状图时,可以在皕杰报表内,鼠标右键设置类型选择图表类型,鼠标双击图表,选择柱状图和图标模式普通柱状图。可以设置为水平方向。
Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。
导读 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。 以下内容来自「Github」,为《PythonDataScienceHandbook[1]》(Python 数据科学手册[2])第四章「Matplotlib」介绍部分。全部内容都在以下环境演示通过: numpy:1.18.5 pandas:1.0.5 matplotli
Matplotlib 是一个 Python的2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过Matplotlib,开发者可以仅需几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。
本文中介绍的如何在pyecharts中配置全局组件,在后续的作图中会用到这些全局配置项。
前文中提到,我做的第二个项目是个可视化的项目,名字叫 deneb。deneb 是天鹅座的一等星,也是夏季大三角和北十字两个星群的端点之一。deneb 是对 vega-lite 的封装,受 同样封装了 vega-ltie,深得我喜爱的 Python 的库 altair 的启发。嗯,deneb - vega - altair,聪明的你一定想到了我为什么起这样一个名字:
github地址:https://github.com/626626cdllp/echarts
【导语】如何将我们的数据以更好的形势呈现出来?擅长不同编程语言的程序员会选择各自技术范畴内成熟、好用的工具包,比如 R 语言的开发者最常使用的是 ggplot2,但它不支持 Python;以前 Python 语言的开发者使用最多的是 matplotlib,一个很强大的可视化库,不过它的局限也非常严重,制作交互式图表也是一件难事。今天要给大家推荐一个新的工具——Altair,一个 Vega-Lite 的包装器,也许这些概念你都还不没了解过,接下来我们就在下面的文章为大家作介绍。
今天跟大家分享的是think-cell chart系列的第18篇——复合图表与次坐标轴。 今天要跟大家讲解如何在think-cell chart中开启次坐标轴,让一个图表可以容乃多维序列。 以上图表中
前言:下面的内容是在chandoo.org上学到的制图技术。Chandoo.org是一个很好的网站,上面分享了很多让人耳目一新的Excel技术知识。
按照之前的计划,今天开始按照sparklines插件的图表分类标准开始跟大家分享详细的做法。 按照该插件在excel菜单中的顺序,先来看测量尺度(Scales)的两个图表类型:Standard、XY。
本文内容适合入门及复习阅读,绘图所需的基本知识均有涉及,内容较多,由于篇幅限制,故分成两部分。
在Excel图表学习系列中,已经介绍过几个绘制面板图的示例。这里,再来学习一下绘制面板图的基本技巧。(注:示例引用自Jon Peltier的《Easy Two-Panel LineChart in Excel》,本文对其进行了详细的整理。)
python中最基本的作图库就是matplotlib,是一个最基础的Python可视化库,一般都是从matplotlib上手Python数据可视化,然后开始做纵向与横向拓展。
Matplotlib 是 Python 中最基本的可视化工具,官网里 ((https://matplotlib.org/) 有无数好资料,但这不是重点,本文肯定和市面上的所有讲解都不一样。
在使用matplotlib库的plt.plot函数进行绘图时,有时会遇到横坐标出现浮点小数的情况,而我们希望的是整数刻度。这可能会导致图表的可读性降低,因此需要解决这个问题。
图表库千万个今天 HelloGitHub 给大家推荐个很有“特色”的图表库:一个手绘风格的 JS 图表库 —— Chart.xkcd,快收起你紧绷、严肃的面容让我们一起看看用手绘风格展示数据的效果。
rrdtool(round robin database)工具为环状数据库的存储格式,round robin是一种处理定量数据以及当前元素指针的技术。rrdtool主要用来跟踪对象的变化情况,生成这些变化的走势图,比如业务的访问流量、系统性能、磁盘利用率等趋势图,很多流行监控平台都使用到rrdtool,比较有名的为Cacti、Ganglia、Monitorix等。更多rrdtool介绍见官网http://oss.oetiker.ch/rrdtool/。rrdtool是一个复杂的工具,涉及较多参数概念,本节主要通过Python的rrdtool模块对rrdtool的几个常用方法进行封装,包括create、fetch、graph、info、update等方法,本节对rrdtool的基本知识不展开说明,重点放在Python rrdtool模块的常用方法使用介绍上。
例图说明 本例来自于彭博商周,以顶端带有趋势折线的温度计式柱形图,显示了各公司5年来总门店、其中自有门店的数量及趋势比较,并用标签标出自有门店占比比例。整个图表绝对值比较为主,兼具趋势比较和占比比较,图表形式新颖,简洁易懂,信息量大,值得借鉴。 彭博商业周刊顶端带有趋势折线的温度计式柱形图 运用场景 你可以用此图表样式反映各分公司/产品,多个年份/月份的某项指标的总量、其中数、占比,特别适合信息图表形式的报告。 问题难点 此图与我们介绍过的#002号案例类似,只不过呈现形式有所不同,故可以使用同样的
✅在使用matplotlib绘制简单的折线图之前首先需要安装matplotlib,直接在pycharm终端pip install matplotlib即可
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