沉没成本谬论是人类众多的认知偏见之一。 它指的是我们倾向于持续将时间和资源投入到失去的原因中,因为我们已经花了很多时间去追求无用的事情。沉没成本谬论适用于当我们花了很多成本也不会起作用的项目或工作。比如,当存在效率更高,互动性更强的选择时,我们依然继续使用Matplotlib。
程序员的沉没成本论:沉没成本谬论是人类众多的认知偏见之一。它指的是我们倾向于持续将时间和资源投入到失去的原因中,因为我们已经花了很多时间去追求无用的事情。沉没成本谬论适用于当我们花了很多成本也不会起作用的项目或工作。比如,当存在效率更高,互动性更强的选择时,我们依然继续使用Matplotlib。
译者序 原文于2017年6月21日发布,时过半载,将这篇既不是教程,也不是新闻的产品发布稿做了一番翻译,为何?只因去年下半年的时候,用R语言的博哥和龙少有Shiny这样的框架可以开发交互式整合Web数据分析报告,让我这个成天鼓吹用Python做数据分析的人眼馋不已。当时找了很久,试用了包括Bokeh、mpld3、Highcharts,以及键冬同学(Python中文社区专栏作者,GitHub开源项目PyEcharts作者)基于百度Echarts开发的PyEcharts,但是这些都是基于Web的交互视图库,而
In a scatter plot, each row of data_frame is represented by a symbol mark in 2D space.
图中线的两端是圆点或者菱形,旁边都有标注持仓证券商和相对应的持多仓数或持空仓数,且左右线颜色不同。画图思路大体就是:先画水平线图,再用 scatter 散点图画线左右两端的点,然后标注两端名称,以及标题和注解。
Python的一个高级可视化库plotly_express是目前使用和见识过最棒的可视化库,通过这篇文章来入门这个可视化神器。
原文链接:https://towardsdatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
一文爱上可视化神器plotly_express目前使用和见识过最棒的可视化库。必须爱上它❤️
数据可视化的工具和程序库已经极大丰盛,当你习惯其中一种或数种时,你会干得很出色,但是如果你因此而沾沾自喜,就会错失从青铜到王者的新工具和程序库。如果你仍然坚持使用Matplotlib(这太神奇了),Seaborn(这也很神奇),Pandas(基本,简单的可视化)和Bokeh,那么你真的需要停下来了解一下新事物了。例如,python中有许多令人惊叹的可视化库,而且通用化程度已经很高,例如下面这五个:
如果您了解并使用上面提到的库,那么您就处于进化的正确轨道上。它们可以帮助生成一些令人拍案的可视化效果,语法也不难。一般来说,我更喜欢Plotly+Cufflinks和 D3.js. 以下详细道来:
Python因为其语法简单、胶水语言的特性,诞生了很多好用的轮子(标准库、第三方库),也因此让Python一度成为了最热门的编程语言(2023年1-10月 TIOBE编程语言排名第一)。
ECharts 是一个基于 JavaScript 的开源可视化图表库,涵盖各行业图表,多达20多种图表和十几种组件,支持各种图表和组件的任意组合,满足各种需求,也是前端项目中大屏应用最多的。
这是一款与 Python 深度集成、基于 Web 开发、无需在各个工具之间切换、适用大部分职业工作场景的开源电子表格应用程序。对它的评价只有 Wow awesome,amazing!
很多人提到Tableau、Power BI等老牌可视化工具,这些工具确实引领了可视化的风潮,有开疆拓土之功。
Plotly 的 update_layout() 方法以及legend_font_color和legend_font_size参数可用于手动添加图例颜色和字体大小。下面提供了语法的插图 -
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(如条形图,散点图,折线图,地理图等)也是非常关键的一环。Python作为数据分析中最流行的编程语言之一,有几个库可以创建精美而复杂的数据可视化,允许分析人员和统计人员通过方便地在一处提供界面和数据可视化工具而轻松地根据其规范创建可视数据模型!
本文是可视化神器Plotly绘图的第6篇:将会重点讲解如何通过Plotly绘制气泡图,英文叫Bubble Charts。首先看一段Plotly官网中对气泡图的简介:
Plotly是一个开源的数据可视化库,可以帮助分析和可视化数据,从而更好地了解其中的趋势和模式。
“ 作为数据分析的重要一环,把得到的数据或者分析结果以图表的方式展示,是一种直观、优雅的方式。Dash是基于Flask的Python可视化工具,我在学习之余尝试着翻译官方的Tutorial,有不足之处,还望不吝指正”
Orca is a pipeline orchestration tool that allows you to define dynamic data sources and explicitly connect them to processing functions. Orca has many features for working with Pandas data structures, but it can be used with anything.
大家普遍第一次接触到的Python数据可视化库基本上都是Matplotlib。Python还有很多数据可视化库,本文我将简单介绍12款常用的Python数据可视化库,并在文末送出一本数据可视化书籍!
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。
原文:https://towardsdatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
https://towarddatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
今天我参考github,总结出一个极简但却包括了几乎所有Python的绘图包。 一共22个Python绘图包: Python 绘图包 altair - 基于Vega Lite的声明性统计可视化 bokeh - 用于Python的交互式Web绘图 Chartify - Bokeh包装,使数据科学家更容易创建图表 diagram - 使用UTF-8字符的文本模式图 ggplot - 基于R的绘图系统ggplot2 glumpy - OpenGL科学可视化库 holoviews - 来自注释数据的复杂和声明性
本文是可视化神器Plotly绘图的第7篇,讲解的是如何通过Plotly来绘制与股市相关的图形,比如基础K线图、OHLC图等。
很多开发者说自从有了 Python/Pandas,Excel 都不怎么用了,用它来处理与可视化表格非常快速。但是这样还是有一大缺陷,操作不是可视化的表格,因此对技能要求更高一点。近日,开发者构建了名为 Grid studio 的开源项目,它是一个基于网页的表格应用,完全结合了 Python 和 Excel 的优势。
点击上方蓝色字体,关注程序员zhenguo 你好,我是 zhenguo今天这篇文章不是项目,我的第十个项目还在整理中。今天我参考github,总结出一个极简但却包括了几乎所有Python的绘图包。一共22个Python绘图包: Python 绘图包 altair - 基于Vega Lite的声明性统计可视化 bokeh - 用于Python的交互式Web绘图 Chartify - Bokeh包装,使数据科学家更容易创建图表 diagram - 使用UTF-8字符的文本模式图 ggplot - 基于R的绘图
这学期(2018学年春季学期)我教授了一门关于数据可视化的数据科学硕士课程。我们的数据科学硕士项目是一个为期15个月的强化项目,这个项目已经成功地培养了许多优秀的数据科学家。
是的,在一个界面上同时展示可视化表格与代码,而且同时通过表格与代码修改数据,这不就是 Python 与 Excel 的结合吗?
大多数互联网企业都提供有类似Notebook类的产品,采用交互式的方式进行数据分析、数据建模及数据可视化。主要实现大多都是基于jupyter 、Zeppelin进行定制化开发,重点会打通大数据计算、存储及底层资源管理,支持常见的机器学习和深度学习计算框架,算法分析及建模中最常见的是采用jupyter notebook,能够在浏览器中,通过编写python脚本 运行脚本,在脚本块下方展示运行结果。
前面我写过一篇关于plotly的文章,简要介绍了一下关于plotly的画图架构,参考链接:
我教授了一门关于数据可视化的数据科学硕士课程。我们的数据科学硕士项目是一个为期15个月的强化项目,这个项目已经成功地培养了许多优秀的数据科学家。
本文是可视化神器Plotly绘图的第5篇:重点讲解如何利用Plotly绘制柱状图。柱状图在可视化图中是出现频率非常高的一种图表,能够很直观地展现数据的大小分布情况,在自己的工作中也使用地十分频繁。本文将详细介绍如何制作柱状图和水平柱状图。
在数据可视化的研究热潮中,如何让数据生动呈现,成了一个具有挑战性的任务,随之也出现了大量的可视化软件。相对于其他商业可视化软件,Python是开源且免费的,而且具有易上手、效果好的优点。 大家普遍第一次接触到的Python数据可视化库基本上都是Matplotlib。Python还有很多数据可视化库,本文盘点了12款常用的Python数据可视化库,挑选适合自己业务的那一款吧! 深入学习Python商业数据可视化技术,推荐阅读《Python商业数据可视化实战》。 ▼ Python有很多数据可视化库,这些数据可
Plotly是一个非常著名且强大的开源数据可视化框架,它通过构建基于浏览器显示的web形式的可交互图表来展示信息,可创建多达数十种精美的图表和地图,本文就将以jupyter notebook为开发工具,详细介绍Plotly的基础内容。
翻译:陈妍君 吴怡雯 校对:田晋阳 图表是一种美观而强大的工具,可以帮助我们探索和诠释这个世界。数百年来,人们一直在使用图表来解释跟数据相关的种种。为了向数据可视化的历史和图表的力量致敬,我们重新制作了史上最具代表性的7张图表。 这其中一部分是用现代的方法呈现出原稿,而另一些则致力于对原图的重新制作。这项工程由Edward Tufte发起。他是一位数据可视化的专家,已经对这些以及更多的图表写过相关文章。 ◆ ◆ ◆ 1. 俄法战争 1969年,Charles Minard做了一张图表,是1812年拿破仑
即使是知识渊博的数据科学家也能提升他们的技术水平。当谈及到分析你编纂的数据时,有大量的工具可以帮助你更好的理解数据。我们与我们的数据科学指导者探讨了很久,最后总结出了一个包括5个数据科学工具的列表,同时这也是你在当今的社会形势下应该掌握的5个数据科学工具。 dedup dedup是一个Python库,使用机器学习快速的对结构化数据进行重复数据删除和实体解析。 数据科学家发现他们经常需要使用SELECT DISTINCT * FROM my_messy_dataset;不幸的是,现实世界中的数据集往往更加复杂
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