【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。
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:
Python有很多优秀的可视化库,其中有名的像matplotlib、seaborn、plotly,可以绘制出各式绚丽的图表。
二进制数表示方式为0b或者0B开头。例如:0b10110010,0B11001001 八进制数表述方式为0o或者0O开头。例如:0o632765,0O223174 十六进制数表述方式为0x或者0X开头。例如:0xff,0X3A,0xAC,0Xb7
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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。
导读:本文通过一个项目案例,详细的介绍了如何从 Bokeh 基础到构建 Bokeh 交互式应用程序的过程,内容循序渐进且具有很高的实用性。本文共有两万字左右,属于纯干货分享,强烈推荐大家认真读完并收藏!
本文通过一个项目案例,详细的介绍了如何从 Bokeh 基础到构建 Bokeh 交互式应用程序的过程,内容循序渐进且具有很高的实用性。本文共有两万字左右,属于纯干货分享,强烈推荐大家阅读后续内容。
选自towardsdatascience 作者:George Seif 机器之心编译 参与:刘晓坤、思源 数据可视化是数据科学家工作的重要部分。在项目的早期阶段,我们通常需要进行探索性数据分析来获得对数据的洞察。通过数据可视化可以让该过程变得更加清晰易懂,尤其是在处理大规模、高维度数据集时。在本文中,我们介绍了最基本的 5 种数据可视化图表,在展示了它们的优劣点后,我们还提供了绘制对应图表的 Matplotlib 代码。 Matplotlib 是一个很流行的 Python 库,可以帮助你快速方便地构建数
Python 中可以通过 matplotlib 模块的 pyplot 子库来完成绘图。Matplotlib 可用于创建高质量的图表和图形,也可以用于绘制和可视化结果。matplotlib 是 Python 优秀的数据可视化第三方库,matplotlib.pyplot 是绘制种类可视化图形的命令子库,相当于快捷方式 import matplotlib.pyplot as plt.
编辑 | JackTian 来源 | 杰哥的IT之旅(ID:Jake_Internet) 转载请联系授权(微信ID:Hc220066)
功能特性 animation 是否动画显示数据,默认为1(True) showNames 是否显示横向坐标轴(x轴)标签名称 rotateNames 是否旋转显示标签,默认为0(False):横向显示 showValues 是否在图表显示对应的数据值,默认为1(True) yAxisMinValue 指定纵轴(y轴)最小值,数字 yAxisMaxValue 指定纵轴(y轴)最小值,数字 showLimits 是否显示图表限值(y轴最大、最小值),默认为1(True)
在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。 这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。
本文总结了 Matplotlib 以及 Seaborn 用的最多的50个图形,掌握这些图形的绘制,对于数据分析的可视化有莫大的作用,强烈推荐大家阅读后续内容。 如果觉得内容不错,欢迎分享到您的朋友圈。 Tips: (1)本文原文部分代码有不准确的地方,已进行修改; (2)所有正确的源代码,我已整合到 jupyter notebook 文件中,可以在公众号『Python数据之道』后台回复 “matplotlib”,可获得本文源代码; (3)运行本文代码,除了安装 matplotlib 和 seaborn 可视化库外,还需要安装其他的一些辅助可视化库,已在代码部分作标注,具体内容请查看下面文章内容。
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