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。...Plotly.js基于D3.js构建，支持导出符合出版标准的高清矢量图与优先性能的WebGL视图。 Dash的图形元素与开源的plotly.py库共享同样的语法，开发者可以轻易地在两者之间切换。...如果你使用R语言开发，那你还是蛮幸运的。Shiny仅使用R语言即可开发Web应用，它也是一种响应式程序框架，非常棒！你还可以使用Shiny和Plotly的R语言库创建交互式图形。...Dash和Shiny很像，但是Dash不会成为Shiny的复制品，毕竟Python和R之间的习语与理念非常不同，所使用的语法也不同。 ?...使用R语言的Shiny构建的交互式Web应用 如果你使用MATLAB，那你一定熟悉MATLAB的用户界面“GUIDE”。
以此为基础，进阶高段，可以自然过渡到Python，Julia等语言的可视化实践活动中。 首先引入本次实践使用的数据集SENIC，该数据集描述了在不同的美国医院测量的结果。...plotly和shiny也是本文的重点，自然要载入。 其他显示在图，并未于此提及的包会在后续步骤中用到时再做介绍。...2 返回离群值的索引，即x值大于的观测值的Q3+1.5(Q3-Q1)，或小于Q1-1.5(Q3-Q1) 这里也可以熟悉一下R语言函数的创建方法，如下： get_outliers 可以这样想，在上一题中，实现了一个变量的图，而批量出图应该用循环语句就可以解决，而把所有的图排列的一起， R语言中也有相应包（gridExtra）可以完成。...建议出图之后，大家好好把玩一下plotly的图像。 8 利用shiny生成 交互式可视化 shiny是R生态系统中一个准企业级的交互式可视化工具，在用户界面体验方面有极佳的表现。
免费 (CC BY-NC 可用于非盈利项目） MetricsGraphics.js – 能够针对时间序列数据进行优化 Morris.js – 非常漂亮的时间序列线状图 NVD3 – 使用 d3.js 实现的可重用性图表库...其可以使用非常简单的代码为两个平台创建图表 Python工具 bokeh – 用于 Python 的交互式网页绘图工具 ggplot – 与ggplot2 面向R语言的 API相同 glumpy – OpenGL...mpld3 – Matplotlib Graphics的 D3 渲染工具 R工具 ggplot2 – 一个基于图形语法的绘图系统 lattice – R语言格子图形 plotly – 交互式图表（向...ggplot2 的输出中添加了交互性）, 统计图和简单网络图 rbokeh – 针对 Bokeh 的R语言接口 rgl – 使用了 OpenGL 的3D 可视化 shiny – 用于创建交互式应用和可视化的框架...visNetwork – 交互式网络可视化 Ruby工具 Chartkick – 使用 Ruby 的单线创建图表的工具 其他工具 不与特定平台或语言绑定的工具 Charted – 一个能够从任何数据文件中创建自动化
但是跟ggplot不一样的是，它完全基于Python而不是从R引用过来的。 它的长处在于它能用于制作可交互，可直接用于网络的图表。图表可以输出为JSON对象，HTML文档或者可交互的网络应用。...你也许听说过在线制图工具Plotly，但是你知道你可以通过Python使用它么？...Plotly 跟 Bokeh 一样致力于交互图表的制作，但是它提供在别的库中很难找到的几种图表类型，比如等值线图，树形图和三维图表。...你可以用它来制作多种地图，比如等值区域图， 热度图，点密度图。 你必须安装 Pyglet （一个面向对象编程接口）来使用geoplotlib。...missingno 用图像的方式让你能够快速评估数据缺失的情况，而不是在数据表里面步履维艰。 你可以根据数据的完整度对数据进行排序或过滤，或者根据热度图或树状图来考虑对数据进行修正。
graph-tool 在python网络和图形分析库与日俱增的情况下，图形工具给了不少希望。...Plotly的R，Python和MATLAB的API可以让你做交互、更新仪表面板和图像。...例如，下面的图是使用ggplot2制作的，然后嵌入到这个博客中。将鼠标悬停后看看数据变化，然后单击拖动放大。 ? 创建交互式地图。Plotly的图形库建立在D3.js之上。...对于地理数据，Plotly支持分级统计图、散点图、气泡图、分块图和线图。你可以制作类似下面这样的地图，像R和Python一样把它们嵌入到博客，应用程序和仪表板。...建立全方位的可视化。你可以为使用Plotly满足任意的可视化需求：地图、2D、3D以及流图。点击并移动你的鼠标来旋转这个图，悬停并观察数据变化，或切换放大。 参数图 ?
但是跟ggplot不一样的是，它完全基于Python而不是从R引用过来的。 它的长处在于它能用于制作可交互，可直接用于网络的图表。图表可以输出为JSON对象，HTML文档或者可交互的网络应用。...Plotly，但是你知道你可以通过Python使用它么？...Plotly 跟 Bokeh 一样致力于交互图表的制作，但是它提供在别的库中很难找到的几种图表类型，比如等值线图，树形图和三维图表。...你可以用它来制作多种地图，比如等值区域图， 热度图，点密度图。 你必须安装 Pyglet （一个面向对象编程接口）来使用geoplotlib。...missingno 用图像的方式让你能够快速评估数据缺失的情况，而不是在数据表里面步履维艰。 你可以根据数据的完整度对数据进行排序或过滤，或者根据热度图或树状图来考虑对数据进行修正。
以下详细道来： Plotly Plotly是一个开源，交互式和基于浏览器的Python图形库。可以创建能在仪表板或网站中使用的交互式图表（您可以将它们保存为html文件或静态图像）。...Plotly基于plotly.js，而plotly.js又基于D3.js，因此它是一个高级图表库，与Bokeh一样，Plotly的 强项是制作交互式图 ，有超过30种图表类型， 提供了一些在大多数库中没有的图表...plotly最棒的一点是可以在Jupyter笔记本或独立的HTML页面中使用 。您也可以在他们的网站上在线使用它，但我更喜欢离线使用它，您也可以将可视化保存为图像，非常易于使用也非常实用。...D3py有3个主要依赖项： NumPy Pandas NetworkX 我建议你使用JavaScript或R，而不是python，因为版本已经过时，最后一次更新是在2016年。...使用 r2d3 创建的D3可视化就像RStudio，R Markdown文档和Shiny应用程序中的R图一样工作。
5. pygal 与Bokeh和Plotly一样，pygal提供可以嵌入Web浏览器的交互式图。它的主要区别在于能够将图表输出为SVG格式。如果你使用较小的数据集，SVG格式的图像就可以了。...但是如果制作的图表包含数十万个数据点，它们就会很难渲染并变得反应迟钝。 6. Plotly 你可能知道Plotly是一个数据可视化的在线平台，但你是否也知道可以从Python笔记本使用它的功能？...与Bokeh一样，Plotly的强项正在制作交互式图，但它提供了一些在大多数库中没有的图表，如等高线图，树状图和3D图表。...Gleam Gleam的灵感来自 R 语言的 Shiny 包。...missingno 允许你使用视觉摘要来快速评估数据集的完整性，而不是通过大篇幅的表格。你可以根据热图或树形图的完成度或点的相关度对数据进行过滤和排序。 10.
Plotly Plotly是一个开源，交互式和基于浏览器的Python图形库。可以创建能在仪表板或网站中使用的交互式图表（您可以将它们保存为html文件或静态图像）。...Plotly基于plotly.js，而plotly.js又基于D3.js，因此它是一个高级图表库，与Bokeh一样，Plotly的 强项是制作交互式图 ，有超过30种图表类型， 提供了一些在大多数库中没有的图表...plotly最棒的一点是可以在Jupyter笔记本或独立的HTML页面中使用 。您也可以在他们的网站上在线使用它，但我更喜欢离线使用它，您也可以将可视化保存为图像，非常易于使用也非常实用。 ?...D3py有3个主要依赖项： NumPy Pandas NetworkX 我建议你使用JavaScript或R，而不是python，因为版本已经过时，最后一次更新是在2016年。...使用 r2d3 创建的D3可视化就像RStudio，R Markdown文档和Shiny应用程序中的R图一样工作。
利用R语言也可以制作出漂亮的交互数据可视化，下面和大家分享一些常用的交互可视化的R包。 rCharts包 说起R语言的交互包，第一个想到的应该就是rCharts包。...NVD3 是一个旨在建立可复用的图表和组件的 d3.js 项目——它提供了同样强大的功能，但更容易使用。它可以让我们处理复杂的数据集来创建更高级的可视化。...可以通过图形右上角选择需要查看或隐藏的类别（默认是全部类别显示的），也能通过左上角选择柱子是按照分组还是叠加的方式进行摆放（默认是分组方式）。如果选择Stacked，就会绘制叠加柱状图。 ?...Highcharts是一个制作图表的纯Javascript类库，支持大部分的图表类型：直线图，曲线图、区域图、区域曲线图、柱状图、饼状图、散布图等。在rCharts包中提供了hPlot函数来实现。...本文主要是介绍了几个R常用的交互包。在R的环境中，动态交互图形的优势在于能和knitr、shiny等框架整合在一起，能迅速建立一套可视化原型系统。
1写在前面 我们在画图的时候经常需要标记某个值, 如散点图中的某个具体的点, 火山图中的某个基因, 但对于代码不太熟悉的小白来说, 还是有一定难度的....这里是可以交互的，大家直接点一下就标记了哦。...，点击后导出你需要的格式吧~ ---- 3.3 导出为ploty对象 我们也可以通过设置output_shiny = F, 不激活shiny而直接导出为ploty对象, 依然是可交互的哦, 请随意移动...这里我准备另一个我之前计算的limma结果。 all_diff 或EdgeR计算的差异基因结果, 但默认是使用FDR。
04 ggplot(2) 你可能会问，「Aaron，ggplot 是 R 中最常用的可视化包，但你不是要写 Python 的包吗？」。...如果你想在 R 中用真正的 ggplot（除了依赖关系外，它们的外观、感觉以及语法都是一样的），我在另外一篇文章中对此进行过讨论。...在制作美观且表现力强的图片时，我更倾向于使用 Bokeh——它已经帮我们完成了大量美化工作。 ? ▲用 Pandas 表示相同的数据 蓝色的图是上面的第 17 行代码。...但它也有优点，而且设置中的所有缺点都有相应的解决方法： 你可以在 Plotly 网站和 Python 环境中编辑图片； 支持交互式图片和商业报表； Plotly 与 Mapbox 合作，可以自定义地图；...希望阅读本文后，你可以了解到在不同的情境下，该如何使用不同的美化工具和代码。
01.ggplot(2) 你可能会问，「Aaron，ggplot 是 R 中最常用的可视化包，但你不是要写 Python 的包吗？」。...如果你想在 R 中用真正的 ggplot（除了依赖关系外，它们的外观、感觉以及语法都是一样的），我在另外一篇文章中对此进行过讨论。...在制作美观且表现力强的图片时，我更倾向于使用 Bokeh——它已经帮我们完成了大量美化工作。 ? 用 Pandas 表示相同的数据 蓝色的图是上面的第 17 行代码。...但它也有优点，而且设置中的所有缺点都有相应的解决方法： 你可以在 Plotly 网站和 Python 环境中编辑图片； 支持交互式图片和商业报表； Plotly 与 Mapbox 合作，可以自定义地图；...希望阅读本文后，你可以了解到在不同的情境下，该如何使用不同的美化工具和代码。 ?
ggplot(2) 你可能会问，「Aaron，ggplot 是 R 中最常用的可视化包，但你不是要写 Python 的包吗？」。...如果你想在 R 中用真正的 ggplot（除了依赖关系外，它们的外观、感觉以及语法都是一样的），我在另外一篇文章中对此进行过讨论。...在制作美观且表现力强的图片时，我更倾向于使用 Bokeh——它已经帮我们完成了大量美化工作。 ? 用 Pandas 表示相同的数据 蓝色的图是上面的第 17 行代码。...但它也有优点，而且设置中的所有缺点都有相应的解决方法： 你可以在 Plotly 网站和 Python 环境中编辑图片； 支持交互式图片和商业报表； Plotly 与 Mapbox 合作，可以自定义地图；...希望阅读本文后，你可以了解到在不同的情境下，该如何使用不同的美化工具和代码。
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