从技术上讲，VegaLite采取了完全不同的方法：虽然Gadfly完全是用Julia编写的，但VegaLite更像是Vega-Lite图形包的语言接口（注意其名称中的破折号，与Julia包VegaLite...Vega-Lite以JSON格式的可视化规范作为输入，Vega-Lite编译器将其转换为相应的可视化效果。...，但我不建议在数据集较大时这样做，因为它比直接使用Julia要慢得多。...这可能只是VegaLite文档的问题，我在其中找不到其他解决方案（或者是我没有做足够的研究，例如还可以使用Vega-Lite的广泛文档）。...再加上相对非Julia的语法，需要一些时间来学习和适应，我不建议VegaLite用于偶尔的用户。它需要一些学习和训练。但是，如果你投入了时间和精力，你将获得一个非常强大（且互动性强）的可视化工具。
为啥我说 GG 是旷世奇书呢？因为仅仅看了一些介绍，以及书中思想的一些片段，我就受益匪浅，感觉对数据可视化的认知提升了一个级别。比如 GG 里提到，「饼图是极坐标下的柱状图」。你品，你仔细品。 ?...GG 这本书除了把这些概念介绍地很透彻，还对图形的表达做了完整的形式化表述，也正因为如此，很多工具直接在 GG 的基础上进行开发，比如 R 里的 ggplot。...但这些对象内部有一些校验，保证输入的正确性。...因为最终 altair / deneb 这样的工具是赶不上 vega-lite 的发展的，总会有滞后（比如现在 altair 还不支持 vega-lite 4.9 的新功能），所以用户在极端情况下还是需要掌握...这也是为什么我在做 ExPolars 时， 在 Jupyter notebook 里，一切操作都正常，因为那些输出都是简单的 text；而当我想输出 deneb 生成的包含 vega-lite spec
它可以用于动画、游戏画面、数据可视化、图片编辑以及实时视频处理等领域。 Canvas绘制的图形不会出现在DOM结构中，一般小画布、大数据量的场景适合用Canvas，性能更好。...标签的浏览器中，不需要安装任何插件，便可以使用基于 OpenGL ES 2.0 的 API 在 canvas 中进行2D和3D渲染。...2、Echarts 如果需要做可视化方面的工作，那么你对Echarts一定不陌生。...Echarts是百度开源的一个javaScript可视化图库，可以流畅地在 PC 和移动设备上运行，兼容当前绝大部分浏览器，底层依赖矢量图形库 ZRender，提供直观、交互丰富、可高度个性化定制的数据可视化图表...这里贴出d3的GitHub项目地址：https://github.com/d3/d3 6、Vega 使用Vega不需要写前端代码，它做到了只需要 JSON 就能完成所有图表相关的开发，包括数据的加载、转换
谢谢你创作者们好的东西分享给大家，我在加拿大，这对我的数据可视化课程非常有用。 现在连推特上的点赞都超过了1200： ?...工具Vega-Lite和Altair 首先，用Python完成可视化，需要借助两款工具：Vega-Lite和Altair。...Vega-Lite是一种交互式图形的高级语法，用简明的JSON语法，快速生成可视化图形，Vega-Lite规范可以编译为Vega规范。 比如下图，左边的图形，背后就是右侧的代码来实现的。 ?...1、Vega-Lite/Altair介绍 2、数据种类、图形标志、视觉编码渠道 3、数据转换 4、比例尺、轴和图例 5、多视图合成 6、交互 7、制图可视化 最后，教程作者还附赠了Altair的debug...他专门研究数据可视化方向，在Google Scholar的H-index达到了62，超多网站都在用的数据可视化JavaScript库D3.js就是他和学生一起完成的，这篇论文的引用次数超过了2300。
1.1科学可视化 科学可视化是科学领域的跨学科研究和应用领域，侧重于三维现象的可视化，如建筑学，气象学，医学或生物系统。其目的是以图形方式说明科学数据，使科学家能够从数据中理解，解释和收集模式。 ?...直方图，趋势图，流程图和树图等图形都属于信息可视化，这些图形的设计将抽象概念转换为视觉信息。 ?...从技术上讲，对数据可视化最简单的理解是从数据空间到图形空间的映射。 ? 经典的可视化实现过程是处理和过滤数据，将其转换为可表达的可视化形式，然后将其呈现为用户可见的视图。 ?...·数据分析：数据清理，统计，数据建模 ·设计美学：设计原则，审美判断，色彩，互动，认知 ·视觉基础：可视化编码，可视化分析，图形交互 ·可视化解决方案：正确使用图表，可视化常见业务场景 4....5） Vega https://vega.github.io/vega/ Vega是一组交互式图形语法，用于定义从数据到图形，通用交互语法和常见图形元素的映射规则。
它非常简单、友好，并基于强大的Vega-Lite JSON规范构建，我们只需要简短的代码即可生成美观、有效的可视化效果。...基于Vega-Lite 的JSON 语法规则生成Altair 的Python 代码。 在启动的Jupyter Notebook、JupyterLab 和nteract 中展示统计可视化过程。...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。...复杂的图形也很简单 下面就演示一下分区展示不同年份的每月平均降雨量！ 我们可以使用面积图描述西雅图从2012 年到2015 年的每个月的平均降雨量统计情况。...在实例方法encode()中，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
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： Plotly Cufflinks Folium Altair + Vega D3.js（个人认为最好的选择，因为我也用...在P andas中 ，你使用 dataframe.plot （） ，在这里，您使用 dataframe.iplot（）。 这个 “ i ” 改变了可视化的整个定义。...Folium Folium建立在Python生态系统的数据优势和Leaflet.js库的映射优势之上。您可以在python中操作数据，然后通过folium在Leaflet地图中将其可视化。...统计可视化最明显的特征是以整洁的Dataframes开始。您还可以将绘图另存为图像或在vega编辑器中打开它以获得更多选项。Altair可能不是最好的，但绝对值得一试。...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。
Plotly Cufflinks Folium Altair + Vega D3.js（个人认为最好的选择，因为我也用JS写代码） 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。...在P andas中 ，你使用 dataframe.plot （） ，在这里，您使用 dataframe.iplot（）。 这个 “ i ” 改变了可视化的整个定义。...Folium Folium建立在Python生态系统的数据优势和Leaflet.js库的映射优势之上。您可以在python中操作数据，然后通过folium在Leaflet地图中将其可视化。...统计可视化最明显的特征是以整洁的Dataframes开始。您还可以将绘图另存为图像或在vega编辑器中打开它以获得更多选项。Altair可能不是最好的，但绝对值得一试。...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。
它非常简单、友好，并基于强大的Vega-Lite JSON规范构建，我们只需要简短的代码即可生成美观、有效的可视化效果。...基于Vega-Lite 的JSON 语法规则生成Altair 的Python 代码。 在启动的Jupyter Notebook、JupyterLab 和nteract 中展示统计可视化过程。...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。...在实例方法encode()中，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...第4 章，从图形构成出发，介绍使用Altair 理解数据的实现方法，以及使用Altair绘制分区图形、分层图形和连接图形的实现方法。
优化网页图表在设定宽高大小时居中显示，方便查阅图表。 优化Excel多数据系列图表数据联动后保留现有格式修改。 新增散点标识图形可任意自定义图形，含散点系列的图表皆可。...EasyShu2.95版本更新： EasyShu在2.9基础上，小幅度作更新，主要解决2.9中自定义图表的Vega图表库问题，新版本的Vega库已经作了适配，可满足EasyShu任务窗格的显示。...修复修复自定义图表中Vega中部分图表不能显示在右侧任务窗格问题。 修复修复激活码到期但累计失效日期未过期时自助申请新激活码的提示激活次数超标bug。...Excel与PPT图表的联通使用 在EasyShu的地图可视化方案中，一个很大的突破，借助EasyShuForPPT工具可以让生成的网页格式的图表，直接嵌入到PPT内使用，甚至可以脱离网络要求，离线脱机环境仍然有效...其实，有时候让别人满意很容易，因为别人的要求并不高；但是让自己满意很难，因为我对数据可视化专研已久，知道我们应该要实现哪些技术。现在，我终于可以认认真真地向您推荐我们这款插件-EasyShu。
作者 | DéborahMesquita 来源 | Towards Data Science 编辑 | 代码医生团队 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。...通过引入可视化语法，Vega提供了一些限制。关于它的最好的事情是 这些约束可以在构建数据可视化时感觉非常高效。...Vega-Lite也是一种高级语法，专注于快速创建常见的统计图形，今天将坚持使用Vega，这是一种更通用的工具。 来看看Vega的工作原理。...Vega概述 可以在Web上部署Vega，但在本教程中将简单地使用Vega编辑器。 使用Vega时，在JSON对象中定义可视化。开始构建一个条形图。...（经度，纬度）数据的制图投影 事件流：定义输入事件流以指定交互 布局：对一组组标记执行网格布局 最后的评论 今天在工作流程中使用Vega来构建和测试关于数据可视化选择的假设。
分析推理 证实假设 交流思想 # 可视化设计原则和方法 能够正确的表达数据中的信息而不产生偏差与歧义 # 常见的错误 透视失真： 如果数字是由视觉元素表示的，那么他们应该与视觉元素的感知程度成正比...使用清晰、详细和彻底的标签，以避免图形失真和含糊不清 图形设计 & 数据尺度： 图形的每一部分都会产生对其的视觉预期： 这些预期往往决定了眼睛实际看到的东西 错误的数据洞察，产生于在图形的某个地方发生的不正确的视觉预期推断...节省空间 消除不必要的【无价值】图形 在最短时间内传达最多的信息 # 优秀数据墨水样例 # 视觉感知 可视化致力于外部认知，也就是说，怎样利用大脑以外的资源来增强大脑本身的认知能力 # 两个例子 如果要从一串都是黑色的数字中找出数字...# 结论 人类视觉系统观察的是变化，而不是绝对值，并且容易被边界吸引 在可视化设计中，设计者需要充分考虑到人类感知系统的这些现象，以使得设计的可视化结果不会存在阻碍或误导用户的可视化元素...、动向、形状 # 面向前端的数据可视化工具 D3：公认的最好的可视化工具，但是上手较难 Vega：一种可视化语法。
数据可视化对于通过将数据转换为视觉效果来揭示数据中隐藏的趋势和模式非常重要。...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，如条形图、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。...这使用户可以自由地专注于解释数据，而不是忙于编写正确的语法。这种声明式方法的唯一缺点可能是用户对自定义可视化的控制较少，这对于大多数不熟悉编码部分的用户来说是可以的。...为了进行比较，我们将使用这两个库创建相同的可视化集，并得出结论，在易用性、语法、可视化外观和样式以及自定义可视化的能力方面，一个库是否比另一个具有明显优势。...conda中 conda install vega --channel conda-forge 在旧版本的笔记本 (<5.3) 中，需要额外启用扩展： jupyter nbextension install
数据可视化五个技巧 ? 1. 使用你最熟悉的软件 学习用编程建立数据可视化不代表要摒弃你已经熟悉的工具。...你不需要只用R或者只用JavaScript做完所有工作，在一项工作中囊括不同的工具是有好处的。你的最终目的是制作可视化图表，每一步的结果会引导你进行到下一步，所以不要太纠结于用“正确”的方法做事。...3.制作静态图形 这对我来说通常包含两个阶段：（i）在R中进行可视化; （ii）在Illustrator中润色。...Adobe Illustrator 如果图形要发布给别人看，我会以PDF格式保存R生成的图形，并在Illustrator中编辑。虽然有些矫枉过正，但效果还不错。我也在考虑试着用Sketch。...4.制作交互式图形 Flash已经过时了，而JavaScript是新的宠儿。R在这里应用不广。 d3.js 我用数据驱动的文档来做交互式的数据可视化（我还在学习中）。有许多例子可以用来试手。
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