使用数据可视化技术可以很容易地发现变量之间的关系、变量的分布以及数据中的底层结构。 在本文中，我们将介绍数据分析中常用的5种基本数据可视化类型。...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。...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。我们可以观察它们之间是否有关联。...第二行将“val3”列按周分组并计算总和。 我们现在可以创建条形图。
借助Altair，我们可以将更多的精力和时间放在理解数据本身及数据意义上，从复杂的数据可视化过程中解脱出来。...可以将可视化作品导出为PNG/SVG 格式的图片、独立运行的HTML 格式的网页，或者在线上Vega-Lite 编辑器中查看运行效果。 在Altair中，使用的数据集要以“整洁的格式”加载。...) 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+数量型变量中的一条来讲解。 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。...接下来，进一步拆分平均降雨量，以年份为分区标准，使用阶梯图将具体年份的每月平均降雨量分区展示，如下图所示。 核心的实现代码如下所示。
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。...我们将 DataFrame 作为数据传递，上述两个变量为 x 和 y，而 'origin' 作为图例颜色。...同样，这两个图都很好地提供了相同的信息并且看起来同样出色。 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。...条形图中，我们传递 df、x 和 y，并根据"origin"特征指定颜色。...绘制网格、主题和自定义绘图大小 这两个库还允许在生成多个绘图、操纵纵横比或图形大小方面自定义绘图，并支持为颜色和背景设置不同的主题以修改图表的外观。
( 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+数量型变量中的一条来讲解。 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。...接下来，进一步拆分平均降雨量，以年份为分区标准，使用阶梯图将具体年份的每月平均降雨量分区展示，如下图所示。 核心的实现代码如下所示。...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。...第9 章，介绍使用Altair 设置颜色的方法，以及配置图形属性的作用范围的实现方法。
“ Anaconda是世界上最流行的数据分析平台（它们官网自己吹的nb），如果把镜像改为国内的可以节省很多时间。” 这学期的数据挖掘课的python代码都是用Anaconda平台。...刚开始就默认安装的，在不需要另外安装或升级包的时候也感觉不出来。但当你需要装一个比较大的包的时候，就必须要把镜像配置成国内的了。 01 — 配置方法 要配置也非常简单，只需要两行代码。...Step1：打开anaconda的prompt，如下图 ?...02 — 国内常用的Anaconda镜像 虽然最常用的是清华大学的镜像，但是除了清华外，还有中科大的镜像源可以用。...而且，去年国内的镜像好像还停了段时间。
今天小编来和大家聊一下Python当中的altair可视化模块，并且通过调用该模块来绘制一些常见的图表，借助Altair，我们可以将更多的精力和时间放在理解数据本身以及数据的意义上面，从复杂的数据可视化过程中解脱出来...，首先使用alt.Chart()指定使用的数据集，然后使用实例方法mark_*()绘图图表的样式，最后指定X轴和Y轴所代表的数据，可能大家会感到好奇，当中的N以及Q分别代表的是什么，这个是变量类型的缩写形式...chart.save("chart.json") 当然我们也能够保存成图片格式的文件，如下图所示 Altair之进阶操作 我们在上面的基础之上，进一步的衍生和拓展，例如我们想要绘制一张水平方向的条形图....html") output 同时我们也来尝试绘制一张折线图，调用的是mark_line()方法代码如下 ## 创建一组新的数据，以日期为行索引值 np.random.seed(29) value =...，X轴添加的是时间日期，而Y轴上表示的则是项目的进展，代码如下 project = [{"project": "Proj1", "start_time": "2022-01-16", "end_time
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。...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。...，用户可以将鼠标悬停在每个条形图上，查看相应的用户和关注者数量。...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。...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。
今天将为大家介绍一个新的专门为python编写的可视化神器，该库专注于对于数据信息的探索，非常适合数据分析方向的小伙伴来使用，一起来看看吧。...Altair也提供了主页，方便大家进行系统的学习。主页的地址为：https://altair-viz.github.io/。 ?...上图的程序中，在进行x轴数据的处理时，Altair选择了Miles_per_Gallon进行处理，其中的bin参数是通过创建的BinParams对象来建立，其中maxbins参数的意思是最多创建10个条形柱...其动态交互的可视化功能如下所示： 上图中可以看出，通过不断的选择区域，程序会自动的帮助我们计算选择的区域中，不同类别的数量，并通过下方的横向柱状图直观的展现出来，这项功能可以更加方便的帮助我们理解不同范围下的数据分布差异...4 实战操作 为了更好的将Altair与我们的实际相结合，这里我运用之前发表文章中的抓取到的《青春有你》中，108位小姐姐的信息，来看一下如何运用Altair来做一个直观的可视化。 ?
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 ?...的DataFrame格式传入； 以Data对象传入； 以指向csv或json文本的url传入； Mark:定义好数据之后，需要选择显示的图形比如条形图、折线图、面积图、散点图、直方图、地图等各种交互式图表...Encoding:编码方式定义了图片显示的各种属性，如每个图片的位置，图片轴的属性等。这部分是最重要的，记住关键的几个就行。...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。..., 函数创建了一个图表对象，传入了示例数据 data 作为参数 .mark_point() 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，用浏览器打开即可看到图表 创建一个简单的柱状图： import altair as alt import pandas...可以从图中看出来，不同的颜色代表不同的分类(因为绑定数据源中的 category 列)。...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。
使用教程 Parul以汽车数据为例，将一个汽车数据集“cars”载入到Altair中。 cars中包含汽车的生产年份、耗油量、原产国等9个方面的数据，后面将对这些内容进行可视化处理。...常用的编码有： x: x轴数值 y: y轴数值 color: 标记点颜色 opacity: 标记点的透明度 shape: 标记点的形状 size: 标记点的大小 row: 按行分列图片 column:...按列分列图片 以汽车的耗油量为例，把所有汽车的数据绘制成一个一维散点图，指定x轴为耗油量： alt.Chart(cars).mark_point().encode(x='Miles_per_Gallon...以耗油量为X轴、马力为Y轴，绘制所有汽车的分布，就得到一张二维图像： alt.Chart(cars).mark_line().encode(x='Miles_per_Gallon',y='Horsepower...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。
使用教程 Parul以汽车数据为例，将一个汽车数据集“cars”载入到Altair中。 cars中包含汽车的生产年份、耗油量、原产国等9个方面的数据，后面将对这些内容进行可视化处理。...常用的编码有： x: x轴数值 y: y轴数值 color: 标记点颜色 opacity: 标记点的透明度 shape: 标记点的形状 size: 标记点的大小 row: 按行分列图片 column:...按列分列图片 以汽车的耗油量为例，把所有汽车的数据绘制成一个一维散点图，指定x轴为耗油量： alt.Chart(cars).mark_point().encode( x='Miles_per_Gallon...轴、马力为Y轴，绘制所有汽车的分布，就得到一张二维图像： alt.Chart(cars).mark_line().encode( x='Miles_per_Gallon', y='Horsepower...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。
本文介绍在ArcMap软件中，将栅格图层中的0值或其他指定数值作为NoData值的方法。 ...在处理栅格图像时，有时会发现如下图所示的情况——我们对某一个区域的栅格数据进行分类着色后，其周边区域（即下图中浅蓝色的区域）原本应该不被着色；但由于这一区域的像元数值不是NoData值，而是0值，导致其也被着色...因此，我们需要将这一栅格图像中的0值设置为NoData值。这一操作可以通过ArcMap软件的栅格计算器来实现，但其操作方法相对复杂一些；本文介绍一种更为简便的方法，具体如下所示。 ...随后，在弹出的窗口中，我们只需要配置两个参数。首先就是下图中上方的红色方框，选择我们需要设置的栅格文件即可。...如果我们是需要对其他指定的数值设置，就在这里填写这一指定的数值即可。 设置完毕后，可以在栅格图层的属性中看到“NoData Value”一项已经是0值了。
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中。...Plotly提供了40多种独特的图表类型，例如散点图，直方图，折线图，条形图，饼图，误差线，箱形图，多轴，迷你图，树状图，3-D图表等。Plotly还提供了等高线图，其中在其他数据可视化库中并不常见。...Seaborn还具有各种工具来选择可以显示数据中图案的调色板。 GGplot Ggplot是一个Python数据可视化库，它基于为编程语言R创建的ggplot2的实现为基础。...Altair Altair是Python中的统计数据可视化库。它基于Vega和Vega-Lite，这是一种用于创建，保存和共享也具有交互性的数据可视化设计的声明性语言。...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。
') # 以下代码从全局设置字体为SimHei（黑体），解决显示中文问题【Windows】 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 解决中文字体下坐标轴负数的负号显示问题...数据源选择 这里是指坐标轴的x、y轴数据，对于Series类型数据来说其索引就是x轴，y轴则是具体的值；对于Dataframe类型数据来说，其索引同样是x轴的值，y轴默认为全部，不过可以进行指定选择。...(legend=False) # 图例倒序 df.plot.bar(legend='reverse') 坐标轴文字 细心的朋友可能会发现，在上图中x轴标签数字显示是躺着的，怎么坐起来呢？...那么可以通过参数rot设置文字的角度 # x轴标签旋转角度 df.plot.bar(rot=0) 网格线 默认情况下图表是不显示网格线的，我们可以通过参数grid来设置其显隐 # 网格线 df.plot.bar...df.boxplot(color=color, sym="r+") 横向展示 df.boxplot(vert=False, positions=[1, 4, 5, 6, 8]) 面积图 面积图又称区域图，是将折线图与坐标轴之间的区域使用颜色填充
') # 以下代码从全局设置字体为SimHei（黑体），解决显示中文问题【Windows】 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 解决中文字体下坐标轴负数的负号显示问题...坐标轴文字 细心的朋友可能会发现，在上图中x轴标签数字显示是躺着的，怎么坐起来呢？ 那么可以通过参数rot设置文字的角度 # x轴标签旋转角度 df.plot.bar(rot=0) ?...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)) ?...面积图 面积图又称区域图，是将折线图与坐标轴之间的区域使用颜色填充，填充颜色可以很好地突出趋势信息，一般颜色带有透明度会更合适于观察不同序列之间的重叠关系。
这是设置 ENS 个人资料头像记录的分步指南。 警告：现在 ENS 管理器中的支持非常手动！即将重新设计的 ENS 管理器（在这里先睹为快）将使这件事变得更容易。...您可以为任何一种 ENS 名称设置 NFT 头像。 2) 您的主要 ENS 名称记录是否已设置？ 确保设置了您的主要 ENS 名称（反向记录）。...请注意，您可以将 HTTPS 链接或 IPFS 哈希放入文件。...因此，即使 OpenSea 可能将其显示为“ERC-721”，请将其输入为“erc721”。此外，字母必须全部小写。否则它不会工作！将来这一切都将自动化，但现在它是手动的，只需注意这些常见错误即可。...系统将提示您批准交易。在区块链上确认该交易后，您的头像就设置好了！ 请注意，如果您放置了不属于您的 NFT，它将不会出现在 dapp 中。
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