图片而在 Python 中，我们也有非常易用的工具，可以产出漂亮的数据分析可视化结果，并支持交互式操作和勾选局部数据深入分析，ShowMeAI在本篇内容中，将给大家讲解到 Altair 这样一个功能强大的...Python 交互式数据分析工具，它能产出如下图所示的交互分析结果：图片图片图片 数据分析实现模板为了让大家在自己的数据上体验 Altair 的分析结果，我们下面编写的一个函数模板，用于为数据集中的所有特征生成交互式图表...具体一点说，我们希望它为数值型字段（特征）返回『直方图+散点图』，为类别型特征返回『柱状图+箱线图』，Altair 返回的这些图表结果都是可以交互式操作的。...=None)# 构建chart函数，它读取数据和字段名称，返回一个交互式图表结果def chart(dataset, column_name, target_var): w = 500 single...# 把所有的altair图表添加到一个列表里myl = []for col in dataset.columns: try: myl.append(chart(dataset, col
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库通过图表对象(Chart Object) 的 mark属性完成的，即可以通过Chart.mark_ *方法获取多种图表格式。...Chart.mark_ * 除此之外，Altair还提供给了组合图，即我们熟悉的统计类图表，如下： ?...Compound marks 当然，我最喜欢的一个绘图功能是下面这一个：直接填充图片(根据赋值的x、y坐标信息)，就可以实现图片的填充效果图了，生成例如男女比例小头像的的统计图表就会更加立体形象，举例如下...今天我们介绍了一个优秀的Python交互式可视化包-Altair，其丰富的图表类型和灵活的定制化函数，相信一定能够让大家绘制出自己的可视化作品。
要将 Seaborn 中的散点图转换为气泡图，只需为"sizes"传递一个值，该值表示图表中气泡的最小和最大尺寸。对于 Altair，我们只需通过 (filled=True) 来生成气泡图。...条形图和计数图 在下一组可视化中，我们将绘制一个基本的条形图和计数图。这一次，我们还将添加一个图表标题。我们将使用"cylinders"和"mpg"属性作为绘图的 x 和 y。...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。...当图表的一个区域中有太多样本/点并且我们想要可视化它们的细节以更好地理解基础数据时，这很有用。 Altair 其他要点 饼图和甜甜圈图 可惜的是，Altair 不支持饼图。
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。...最后不得不说的是，用 matplotlib 制作交互式图表是一件相当困难的事情。 Altair 和图形语法 Altair 是 Vega-Lite 的包装器。...这点小小的改变就足以使得 Altair 明白，它不该使用连续色标，而是使用独立色标。 图表的扩展 Altair 的另一个美妙之处就是，我们可以从现有的图表中创建新的图表。...Vega-Lite 交互性非常强大，我们不仅能够使用一行代码来添加 tooltips，还能将图的选择区与另一个可视化图关联。 高度灵活性。Altair的marks可以理解为图表构建中的模块。...就像许多的高级可视化框架一样，Altair 也不是 100% 可定制的，在某些时候，我们会遇到一些无法用Altair制作的图表。
嗯，deneb - vega - altair，聪明的你一定想到了我为什么起这样一个名字： ? 为什么是 vega-lite？ 在数据可视化这块，我自己走了不少弯路。...后来我发现了基于 matplotlib 的 seaborn [2]，提供了对统计相关的图表一个高阶的抽象，很多在 matplotlib 下很多行代码才能表达出来的图表，seaborn 一两行就搞定，非常给力...通过组合坐标系，方面，统计方式，形状，标度，美感，再加上数据本身，共同作用出一个合适的图表： ? 这种方式打破了传统图表的分类法，更贴近如何去探索数据本身。 我很喜欢这里的 Aesthetics。...如何在 Elixir 上「复刻」一个 Altair 在做这次 hackathon 之前，我已经有了还算丰富的 altair 的使用经验，但我并未太多研究 vega-lite 本身。...我虽然很喜欢使用 altair，但学会了 altair 并不能保证我同时会写 vega-lite 语法，因为 altair 自己已经成为一个厚重的 DSL，完全包裹住了 vega-lite。
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...Altair是啥？...-c conda-forge altair vega_datasets Altair初体验 我们先简单地来尝试绘制一个直方图，首先创建一个DataFrame数据集，代码如下 df = pd.DataFrame...其中的N代表的是名义型的变量(Nominal)，例如手机的品牌都是一个个专有名词，而Q代表的是数值型变量（Quantitative），可以分为离散型数据（discrete）和连续型数据（continuous...图表的保存 最后的图表的保存，我们可以直接调用save()方法来保存，将对象保存成HTML文件，代码如下 chart.save("chart.html") 也可以保存成JSON文件，从代码上来看十分的相类似
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。...青铜 创建一个简单的散点图： import altair as alt import pandas as pd # 创建示例数据 data = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3,..., 函数创建了一个图表对象，传入了示例数据 data 作为参数 .mark_point() 方法将图表的标记类型设置为点状，表示我们要创建一个散点图 .encode() 方法来定义数据的映射关系，将x轴映射到数据中的...x列，将y轴映射到数据中的y列 chart.save 会生成一个 html 文件，用浏览器打开即可看到图表 创建一个简单的柱状图： import altair as alt import pandas...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
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...Altair + Vega Altair是一个声明性统计可视化库，基于Vega和Vega-Lite。...声明使Altair变得简单，友好和一致。使用Altair可以轻松设计出有效且美观的可视化代码。 Altair使您能够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。...pip install -U altair vega_datasets notebook vega Altair主要依赖Vega，为了使图表在屏幕上可见，你需要安装Vega，并且还需要为每个新会话运行此命令...Altair和Vega生成的分散图和直方图 D3.js（数据驱动文档DDD） D3.js是一个JavaScript库，根据数据操作文档。您可以使用HTML，SVG和CSS将数据变成活灵活现的图表。
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...可以是下面的leaflet和folium生成的地图 Altair + Vega Altair是一个声明性统计可视化库，基于Vega和Vega-Lite。...声明使Altair变得简单，友好和一致。使用Altair可以轻松设计出有效且美观的可视化代码。 Altair使您能够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。...pip install -U altair vega_datasets notebook vega Altair主要依赖Vega，为了使图表在屏幕上可见，你需要安装Vega，并且还需要为每个新会话运行此命令
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...Altair + Vega Altair是一个声明性统计可视化库，基于Vega和Vega-Lite。...声明使Altair变得简单，友好和一致。使用Altair可以轻松设计出有效且美观的可视化代码。 Altair使您能够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。...Altair和Vega生成的分散图和直方图 ? D3.js（数据驱动文档DDD） D3.js是一个JavaScript库，根据数据操作文档。您可以使用HTML，SVG和CSS将数据变成活灵活现的图表。
郭一璞 发自 凹非寺 量子位 报道 做图表，谁不会？打开Excel，自动就可以生成各种各样的图表。 但你看这些图表呢？ ? 结合真实地理数据，展现美国每个县的失业率。 ?...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。...而Altair是一个专为Python编写的可视化软件包，它能让数据科学家更多地关注数据本身和其内在的联系，相比matplotlib，Altair要简洁的多。 ?...Altair的图形种类非常丰富，包含条形图、折线图、面积图、散点图、直方图、地图等各种交互式图表。...Altair也是基于Vega和Vega-Lite而来的，使用的语言是Python，因此，Vega-Lite和Altair两者一同服用，效果最好哦。
郭一璞 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 做图表，谁不会？打开Excel，自动就可以生成各种各样的图表。 但你看这些图表呢？ ? 结合真实地理数据，展现美国每个县的失业率。...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。...而Altair是一个专为Python编写的可视化软件包，它能让数据科学家更多地关注数据本身和其内在的联系，相比matplotlib，Altair要简洁的多。 ?...Altair的图形种类非常丰富，包含条形图、折线图、面积图、散点图、直方图、地图等各种交互式图表。...Altair也是基于Vega和Vega-Lite而来的，使用的语言是Python，因此，Vega-Lite和Altair两者一同服用，效果最好哦。
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 那我们接下去便一步一步开始可视化大屏的制作吧！...，右边也就是col2也就是右边，放置的是seaborn、altair以及bokeh绘制出来的图表，而上述代码中调用的show_plot()函数代码如下 # 生成图表 def show_plot(kind...": plot = altair_plot(chart_type, df) st.altair_chart(plot, use_container_width=True)...我们来看其中一个函数sns_plot()的具体逻辑，代码如下 def sns_plot(chart_type: str, df): """ 生成seaborn绘制的图表 """ fig
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。...经验之谈：Plotly 是一个很好的选择，可以用最少的代码来创建交互式和出版质量的图表。它提供了广泛的可视化功能，并简化了创建复杂图表的过程。...Altair Altair[5]是一个强大的Python声明式统计可视化库，基于Vega-Lite。它在创建需要大量统计转换的图表时大放异彩。推荐阅读(点击阅读)：被圈粉了！...易于数据转换 Altair使其在创建图表时毫不费力地进行数据转换。...缺点 Altair的简单图表，如柱状图，可能看起来不像Seaborn或Plotly等库中的图表那样有风格，除非你指定自定义风格。
：PyGraphviz 下面详细介绍下常见的5个可视化库：Matplotlib、Seaborn、Altair、Bokeh、plotly 1....学习文档：https://matplotlib.org/ Matplotlib的特点是图表功能齐全，可定制化强，一般专业的新闻图表、科研图表、出版图表、企业图表都可以用Matplotlib绘制。...Altair Altair也是Python中一个主打统计分析的可视化库，它和Seaborn不同的是，语法会更加简洁，让你在可视化的过程中去分析梳理数据。...Altair基于Vega-Lite语法规则，将可视化描述为从数据到图形标记（例如，圆圈、矩形或折线）和属性（例如，颜色、大小、形状或透明度）的编码映射过程，使用Json格式规范图表外观，使用起来非常简单...学习文档：https://altair-viz.github.io/ 示例代码 import altair as alt from vega_datasets import data source =
神奇的Altair 介绍本期主角之前，先给大家一张GIF ? 是不是很炫酷？更神奇的是，完成这么一幅可交互的图表，仅需不到20行代码。...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。...新建一个notebook，运行示例代码，OK! ?...的DataFrame格式传入； 以Data对象传入； 以指向csv或json文本的url传入； Mark:定义好数据之后，需要选择显示的图形比如条形图、折线图、面积图、散点图、直方图、地图等各种交互式图表...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，例如本文开头处展示的GIF，对选中的数据点进行统计，生成实时的直方图。
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。 Altair是一个专为Python编写的可视化软件包，它能让数据科学家更多地关注数据本身和其内在的联系。 ?...使用教程 Parul以汽车数据为例，将一个汽车数据集“cars”载入到Altair中。 cars中包含汽车的生产年份、耗油量、原产国等9个方面的数据，后面将对这些内容进行可视化处理。...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。...上面的图中，第三个维度“原产国”是一个离散变量。...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，例如对选中的数据点进行统计，生成实时的直方图。 ?
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