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。
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。
数据转化成更直观的图片，对于理解数据背后的真相很有帮助。如果你有这方面的需求，而且还在使用Python，那么强烈推荐你试一试Altair。
秒表是一项随处可见的神奇小物件，最常用到秒表的两大场景，一个是运动会，另一个是健身房，因此也总是让人联想到汗水和心跳，贲张的血管，粗重的呼吸，时间似乎变得缓慢，那一只聚拢万千目光的小小秒表，此刻却像一座沉重而古老的大钟，每一次悠长的回摆都回荡着岁月的钝响，一次又一次把人们的心提到了嗓子眼。那么，秒表有没有办法做的可爱、调皮一点呢？比如像下图这样的猫咪秒表。
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：
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA），是一种降维方法，也是在文章发表中常见的用于显示样本与样本之间差异性的计算工具。在上一次教程中，我们教大家如何绘制二维主成分分析图，不过有时候二维的平面没有办法展示出样本之间的差异，所以需要用更多维度，比如三维主成分分析图来展示。今天的教程，我们以一篇发表在Blood (IF = 16.562)上的文章为例进一步解读PCA的图形绘制。在这个实例中，通过对芯片表达谱数据进行PCA分析，观察前三个PC(PC1, PC2, PC3)，可以看出细胞按照不同来源：peripheral blood (PB)，bone marrow (BM), 和lymph nodes (LN)分成三组。
话说，这篇文章我本来想起个名字叫《如何用Python画子图》，然后我看了一眼公众号后台：
在2020年的时候，白茶分享过<报表设计丨颜色搭配>，很多小伙伴和白茶闲聊的时候都提过，除了色彩搭配这种需要审美的设计，有没有更简单美化报表的方法？答案是：有的！
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。基于详细的数据分析，我们可以决定如何最好地利用手头的数据，帮助我们做出明智的决定。
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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!
matplotlib算是python比较底层的可视化库，可定制性强、图表资源丰富、简单易用、并且达到出版质量级别。
经济学人杂志除了色彩鲜明的文章之外，其在数据可视化方面也自成一派。绝妙的颜色搭配，风格鲜明的图表总能让读者过目不忘。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 📷 用Python进行数据可视化你会用什么库来做呢？ 今天就来和大家分享Python数据可视化库中的一员猛将——Altair！ 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。 Altair是什么 Altair是统计可视化Python 库，目前在GitHub上已经收获超过3000 Star。 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
春天来了，万物复苏，又到了………… 学霸码农们丰收的季节！ 这次丰收的“农场”是即将在美国举办的IEEE CVPR 2019(Computer Vision and Pattern Recognition，即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议) 。 名字是有点难懂，你只需知道这是全球计算机视觉顶级会议 ，相当于视觉人工智能的奥赛。参会的人就是你天天在用的美颜滤镜、人脸识别、车牌识别等等技术背后的学霸工程师。 为了让论文被大会收录，全球计算机视觉专家都会拿出大招去pk，平均录取率只有25%！ 今年，腾
今天我想跟各位分享的话题，跟我最初的老本行HR有关系，和组织能力、组织大图、组织战略这些话题有关。
本系列博客介绍以python+pygame库进行小游戏的开发。有写的不对之处还望各位海涵。
大家好，今天让我们看一下使用Python进行数据可视化的主要库，以及可以使用它们完成的所有类型的图表。我们还将看到建议在每种情况下，使用哪个库以及每个库的独特功能。
让我们看一下使用Python进行数据可视化的主要库以及可以使用它们完成的所有类型的图表。我们还将看到建议在每种情况下使用哪个库以及每个库的独特功能。
可是，到自己发朋友圈的时候，似乎也只有那几种选择。有没有办法能拯救「朋友圈荒」呢？下面这几款小程序，说不定就能帮到你。
最短路问题也属于图论算法之一，解决的是在一张有向图当中点与点之间的最短距离问题。最短路算法有很多，比较常用的有bellman-ford、dijkstra、floyd、spfa等等。这些算法当中主要可以分成两个分支，其中一个是bellman-ford及其衍生出来的spfa，另外一个分支是dijkstra以及其优化版本。floyd复杂度比较高，一般不太常用。
对于Python的可视化工具，大家都或多或少的接触和使用过，像是大家熟知的matplotlib、Seaborn等库，以及之前小编为大家推荐的Plotly库。
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。
由于经常有读者在文章留言中问到“这些好看的数据可视化图片都是用什么做的呀？”之类的问题，今天Alfred就来推荐一些实用的数据可视化工具给大家，这些工具包含：
写这篇文章，我不是要黑任何一个任务管理类的App或者方法论。相反，我是一个工具控，在试用各种任务管理类App上总是不遗余力。常见的Things 3，Todoist，Teambition，Trello，Any.do，Doit.im我都试用过。最后，我选择了Todoist，在Todoist上，我已经完成了1292个任务。如下图所示。
【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。
前面我们学习了线性回归，它通过输入一个样本的所有特征，然后和参数计算得到了自己的预测值，再通过梯度下降完成代价函数的最小化。
“ 最近作者在 VIPKID 企业内部做了一次关于‘动画增强技术方案’的分享，在原分享的基础之上，加入了对浏览器工作原理的考察，并补充动画编码启示若干，烩成此篇，欢迎讨论雅正。本文大约 3300 字。老外 2011 年写的浏览器原理，内容很丰富，单击原文可查看。”
如果你想访问Instagram，那么你需要访问国外网站。如果你需要保存某个账户下面的图片，那么你需要用电脑网页版一张一张保存
本文介绍了如何在Android开发中使用PowerImageView显示GIF图片，并给出了完整的示例代码。同时，还介绍了如何为PowerImageView设置允许自动播放和循环播放的GIF图片，以及如何使用ImageView显示普通的PNG图片。
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：
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：
今天我们来讲一下用Pandas模块对数据集进行分析的时候，一些经常会用到的配置，通过这些配置的帮助，我们可以更加有效地来分析和挖掘出有价值的数据。
如果你是Python可视化的新手，一些流行的可视化库包括Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh、Altair和Folium，以及大量的库和例子可能会让你感到不知所措。
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）。
今天小编总结归纳了若干个常用的可视化图表，并且通过调用plotly、matplotlib、altair、bokeh和seaborn等模块来分别绘制这些常用的可视化图表，最后无论是绘制可视化的代码，还是会指出来的结果都会通过调用streamlit模块展示在一个可视化大屏，出来的效果如下图所示
上一次我们说完了用 HashSet 来进行计数了。我们可以发现，如果我们估计有N个数，那么我们至少需要N*32bit（按照int在32位操作系统下占用32个bit）的空间来进行存储，这太费钱了。有没有
今天，给大家介绍一款工具，Adobe Illustrator ，可以用来进行图形的编辑和排版。首先打开一个绘制好的矢量图，随便点击一下，文字可以修改，可以移动；图形对象可以修改，可以移动。这就是矢量图，整个图形由文字、几何对象构成，可以无限放大。也可以随意修改，但一定注意，不要故意或意外改动了点的位置，这是不对的。
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。
这篇文章云朵君将和大家一起学习每个库的优点和缺点。到最后，对它们的不同特点有更好的了解，在合适的时候更容易选择合适的库。
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。
谢谢主持人，谢教授、各位专家，大家好！ 现在我给大家介绍一下数据分析人才的知识结构，事实上这两天的论坛，这两天的演讲，要做数据分析的人他应该具备哪一方面的知识和能力，介绍这方面的专家已经很多了，我把这几天讲的综合起来。 到目前具备数据分析能力的人相当缺乏，这是我从另外一个报道里面统计的，据麦肯锡预估全美需要14到19万名具有专业能力的工作者。数据挖掘结束以后，他如何通过数据挖掘的结果来进行营销和风险控制，这方面的人缺口更多。根据全球数据科学调查报告，显示数据报告性的增长，但是分析增长增长的速度却没有改善，速
原文链接：http://tecdat.cn/?p=2784 之前在某社区中看到一篇帖子《一张价值几十万个跌停的统计表》，主要是预测即将被ST的股票，虽然有些标题党，但是还有有一些参考价值的。文章中使
今天来讲一讲在日常工作生活中我常用的几种绘制地图的方法，下面我将介绍下面这些可视化库的地图绘制方法，当然绘制漂亮的可视化地图还有很多优秀的类库，没有办法一一列举
前段时间，我将精力专注在Web性能领域；在这个领域下有个重要的课题是如何让网页更丝滑（流畅）。
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