数据可视化是数据科学的重要组成部分。它对于探索和理解数据非常有用。在某些情况下，可视化在传递信息方面也比普通数字好得多。...我建议你仔细检查一下，因为在同一个任务上比较不同的工具和框架会帮助你学得更好。 让我们首先创建一个用于示例的示例数据帧。...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。...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。...4.箱线图 箱线图提供了变量分布的概述。它显示了值是如何通过四分位数和离群值展开的。 我们可以使用Altair的mark_boxplot函数创建一个箱线图，如下所示。
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，就可以更换不同的图表类型 mark_bar 也可以传入各种参数， width 设置了 bar 之间的空隙 白银 创建一个分面散点图： 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)。...点的大小，代表不同的 size 列的值 tooltip 参数，使得当鼠标停在泡泡上面时，会出现提示信息 王者 接下来才是 altair 的核心，还是前面的泡泡图，不过可以缩放平移交互： import altair...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。
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。...基于以上三个参数，Altair 将会选择合理的默认值来显示我们的数据。 Altair 最让人着迷的地方是，它能够合理的选择颜色。...从上图可以看出，Altair 选择了连续色标，在本例中这是没有意义的。...的迷人之处 在接触 Altair 之前，我们常常持有一种的怀疑态度：这些可视化工具的包装器真的好用吗？...但 Altair 的精彩之处在于，它所有的设置都符合人类的推理方式，这样我们就能很快的了解它内部的运作原理，并且因此而变得高效。 互动性强。
最近类似于这种动态条形图看起来非常酷炫，在朋友圈和某音等平台非常火，以下是我总结的用于绘制动态条形图的简单易用的工具： 1.1 Flourish Flourish是一个在线数据可视化网站，可以快速地把表格数据转换为各种各样好看的图表...它的动态条形图提供了各种图表设置，可以让我们轻松地制作出符合自己要求的动态条形图，并且可以把制作好的图形直接导出为GIF、MP4格式。 ? ?...plotly Python绘图库可以制作交互式的线图、散点图、面积图、条形图、箱型图、分布图、热力图、子图、极坐标图、气泡图等多种发行级别的图形。 ? ?...Altair的API是简单、友好的，它建立在强大的Vega-Lite可视化语法之上，让我们可以使用最少的代码绘制出漂亮的可视化图表。 ? ?...它开源、易用、支持各大主流浏览器、支持通过自定义选项设置和主题来更改图表。 ?
Altair由华盛顿大学的数据科学家Jake Vanderplas编写，目前在GitHub上已经收获超过3000星。...安装和导入Altair软件包 除了安装Altair和它的依赖软件外，还需要安装其他前端工具，比如Jupyter Notebook、JupyterLab、Colab等等。...标记和编码则决定着绘制图表的样式，下面着重介绍这两部分。 标记可以让用户在图中以不同形状来表示数据点，比如使用实心点、空心圆、方块等等。...实际上，Altair还能方便地对数据进行分类和汇总，绘制统计直方图。 相比其他绘图工具，Altair的特点在于不需要调用其他函数，而是直接在数轴上进行修改。...在绘制图片的代码后面，调用interactive()模块，就能实现平移、缩放： Altair还为创建交互式图像提供了一个selection的API： 在选择功能上，我们能做出一些更酷炫的高级功能，
在 Seaborn 中，我们可以使用 "aspect" 设置来控制绘图的纵横比。但是，在 Altair 中，我们还可以通过传递 0 到 1 之间的值来控制点的不透明度值（1 表示完全不透明）。...在这里，我们可以通过在"mark_bar"命令中传递一个值来自定义条形的大小，如下所示。...然而，在这两个图中，我们可以看到最大的车辆数量是在 76 年之后，并且在 82 年尤为突出。此外，我们使用了一个配置命令来修改条的颜色和不透明度，这在 Altair 情节的情况下就像一个主题。...为了在 Altair 中设置交互式图表，我们定义了一个具有"interval"类型选择的选择，即在图表上的两个值之间。然后我们使用之前定义的选择定义列的活动点。...接下来，我们指定要为选择显示的图表类型（绘制在主图表下方）并传递"select"作为显示值的过滤器。
Altair由华盛顿大学的数据科学家Jake Vanderplas编写，目前在GitHub上已经收获超过3000星。...安装和导入Altair软件包 除了安装Altair和它的依赖软件外，还需要安装其他前端工具，比如Jupyter Notebook、JupyterLab、Colab等等。...在代码开头别忘了导入Altair： import altair as alt 完成以上准备工作，我们就可以开始绘图了 开始绘制图表 Altair中的基本对象是Chart，它将数据框作为单个参数。...标记和编码则决定着绘制图表的样式，下面着重介绍这两部分。 标记可以让用户在图中以不同形状来表示数据点，比如使用实心点、空心圆、方块等等。...相比其他绘图工具，Altair的特点在于不需要调用其他函数，而是直接在数轴上进行修改。
之前，气象学家公众号也给大家介绍过Altair库的气象相关应用，可以讲，这是目前为止，为数不多的广泛且全面适用于气象科研和业务中数据分析和可视化的Python库，具体可以参考【[必备工具]Python可视化绘图库...简单来说，Altair是一种可视化语法，也是一种创建、保存和分享交互式可视化设计的声明式语言，可以使用JSON 格式描述可视化的外观和交互过程，产生基于网络的图像。...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。...例如，使用Pandas读取Excel数据集，使用Altair加载Pandas返回值的实现代码，如下所示： import altair as alt import pandas as pd data...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
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。...在下面的例子中，由于Seaborn的默认设置，计数图在视觉上显得更加吸引人： sns.set(style="darkgrid") titanic = sns.load_dataset("titanic"...Altair建议在处理超过5000个样本的数据集时，在可视化之前对数据进行汇总。处理更大的数据集可能需要额外的步骤来管理数据大小和复杂性。 经验之谈：Altair 是创建复杂统计图表的绝佳选择。...虽然它可能缺乏一些默认的样式选项，并且在处理大型数据集时有局限性，但Altair的简单性、数据转换能力和链接图使其成为统计可视化的强大工具。...# 启用在地图中添加更多的位置 m = m.add_child(folium.ClickForMarker(popup="Potential Location")) 在地图上点击，就在你点击的地方生成一个新的位置标记
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。...例如，使用Pandas读取Excel数据集，使用Altair加载Pandas返回值的实现代码，如下所示： import altair as altimport pandas as pd...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...各章概要 第1 章，介绍Altair 的安装方法和Jupyter 的安装方法，重点讲解Altair 数据集的JSON 数据结构和Pandas 的数据框对象，以及数据预处理的高效工具。...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。
大家在Python中用到的绝大多数工具包扩展都是构建在 Matplotlib 之上的（包括 Seaborn、HoloViews、ggplot 以及后续提到部分自动化 EDA 工具等）。...图片基于 Matplotlib 可以借助简单的代码实现：散点图、直方图、条形图、误差图和箱线图，辅助我们理解数据和进行后续工作。图片大家可以从官方 ? 用户指南、? 教程 和 ?...大家可以通过官方的 ? Altair Notebook Examples 学习Altair工具库的使用。图片方式2：自动化EDA工具库?...对于数据集的每一列（字段），它会分析如下的内容并呈现在交互式 HTML 报告中：类型推断：字段列的类型要点：类型、唯一值、缺失值分位数统计：包括最小值、Q1、中位数、Q3、最大值、范围、四分位间距描述性统计...：包括均值、众数、标准差、总和、中值绝对差、变异系数、峰度、偏度等直方图：分类和数字相关性：Spearman、Pearson 和 Kendall 矩阵缺失值：矩阵、计数、热图和缺失值的树状图文本分析：了解文本数据的类别
Python作为数据分析中最流行的编程语言之一，有几个库可以创建精美而复杂的数据可视化，允许分析人员和统计人员通过方便地在一处提供界面和数据可视化工具而轻松地根据其规范创建可视数据模型！...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。...可在单个可视化中添加不同类型的数据可视化组件或层。Ggplot也与熊猫紧密相连，因此最好将数据保留在DataFrames中。 Altair Altair是Python中的统计数据可视化库。...打开Jupyter Notebook或JupyterLab并执行任何代码以在Altair中获得该数据可视化。...第一级专注于快速创建数据图，第二级控制图的基本构建块，而第三级则提供了完全自动的功能来创建没有预设默认值的图表。
它旨在成为在Python中进行实用，真实世界数据分析的基本高级构建块。...Dlib（https://github.com/davisking/dlib） star：9500，贡献：7868，贡献者：146 Dlib是一个现代的C ++工具箱，其中包含机器学习算法和工具，这些工具和工具可以用...Nevergrad（https://github.com/facebookresearch/nevergrad） star：2700，贡献：663，贡献者：38 用于执行无梯度优化的Python工具箱...用Python处理数据，然后通过folium在可视化的Leaflet贴图中显示。 29....Altair（https://github.com/altair-viz/altair） star：600，贡献：3031，贡献者：106 Altair是用于Python的声明性统计可视化库。
▽▼▽ 在恶心excel2013及以下版本中，没有直接制作箱线图的图表工具，需要借助股价图，并对数据做少许变换才能做出箱线图的效果，不过自excel2016版本开始，箱线图已经成为内置图表，可以一键生成...先跟大家讲解四分位数数据的整理工作。 这是本案例的原数据： ? 我们要制作出标准的箱线图： 需要获得每组的数据的最大值、最小值、中位数、上下四分位数等五组数值，这就需要借助函数来进行计算。...当我在某一单元格中输入=QUARTILE($A$1：$A$9的时候，软件会自动提示五个四分位数的参数设置。 ?...整理出来五组数值之后，需要将五组数值与股价图中的开盘——盘高——盘底——收盘图数据顺序相对应，从新整理出箱线图的作图数据。 ?...此时已经可以很清晰的看到箱线图了，只是中间的平均值数据点颜色没有显示出来，调出设置数据系列格式菜单，将平均值（Q2数据点设置成内置横线，并调整至合适宽度） ? ? ? 然后箱线图就大功告成了。
本系列我将尽可能使用不同的工具制作。...计划中的工具： Python 的 seaborn Python 的 altair (能做出动态图，这是目前能比较方便做出图表之间联动的库) Python 的 plotly (能做出动态图，这是一个非常容易学习的库...现在加个提示标签，当鼠标移到数据点上，显示该数据点的信息： 行5：在 encode 中，设置 tooltip 参数，即可绑定需要显示的字段名字 如下是动图： encode 方法中能让你把数据绑定在图表很多属性上...现在虽然通过提示标签能让用户选择性查看某个点的信息，但是在分析的时候，我们更希望以店铺为单位进行观察。...---- 总结 altair 是一个非常有趣的可视化包，他基于 vega lite (这是一个大数据可视化工具) ，而 vega lite 底层是基于 d3.js(这是目前前端可视化的标杆)。
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。...简单来说，Altair是一种可视化语法，也是一种创建、保存和分享交互式可视化设计的声明式语言，可以使用JSON 格式描述可视化的外观和交互过程，产生基于网络的图像。...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。...例如，使用Pandas读取Excel数据集，使用Altair加载Pandas返回值的实现代码，如下所示： import altair as alt import pandas as pd data =...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
我将通过给我在这个系列中一直使用的多条形图添加工具提示来展示这一点。它绘制了 1966 年到 2020 年之间英国选举结果的数据。...如下结果： 给条形图添加工具提示 要在条形图上添加工具提示，你只需要创建一个 HoverTool 对象并将其添加到你的绘图中。...=[ ('Seats', '@y'), ('(Year, Party)', '(@x)') ]) p.add_tools(h) 参数定义了哪些数据会显示在工具提示上...变量 @y 和 @x 是指你传入 ColumnDataSource 的变量。你还可以使用一些其他的值。例如，光标在图上的位置由 $x 和 $y 给出（与 @x 和 @y 没有关系）。...回归简单：Altair Bokeh 是四大最流行的绘图库之一，本系列将研究它们各自的特别之处。 我也在研究几个因其有趣的方法而脱颖而出的库。
工具箱组件与详情提示框组件 ECharts中的工具箱（toolbox）组件包含了可视化图表中一些附加的功能，它内置了多个子工具。 详情提示框（tooltip）组件可以展现出更为详细的数据。...为更加便捷地操作图表并详细地观察图表中的数据，需要配置和使用工具箱组件与详情提示框组件。...工具箱组件中最主要的属性是feature，这是工具箱组件的配置项，6个子工具的配置都需要在feature中实现。 除了各个内置的工具按钮外，开发者还可以自定义工具按钮。...在ECharts中，工具箱（toolbox）组件的属性如表所示： 利用2020年3月7日—2020年3月22日某学校作业成绩的最高分和最低分数据绘制折线图，并为图表配置工具箱组件，如图所示。...由图可知，在图中，当鼠标指针滑过图表中的数据标签时，图表中出现了更为详细的信息。 图七： 7. 标记点和标记线 在一些折线图或柱状图当中，可以经常看到图中对最高值和最低值进行了标记。
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