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Altair适用于气象领域的Python数据可视化库，文末送书！

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。...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。...) 牛刀小试——弄出一个条形图 Altair 很强调变量类型的区分和组合。...这里以名义型变量+数量型变量中的一条来讲解。 如果将数量型变量映射到x 轴，将名义型变量映射到y 轴，依然将柱体作为数据的编码样式（标记样式），就可以绘制条形图。...条形图可以更好地使用长度变化比较商品销售利润的差距，如下图所示。 对照柱形图的实现代码，条形图的实现代码变化的部分如下所示。

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Python数据可视化 被Altair圈粉了！

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。...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。...) 牛刀小试——弄出一个条形图 Altair 很强调变量类型的区分和组合。...这里以名义型变量+数量型变量中的一条来讲解。 如果将数量型变量映射到x 轴，将名义型变量映射到y 轴，依然将柱体作为数据的编码样式（标记样式），就可以绘制条形图。...条形图可以更好地使用长度变化比较商品销售利润的差距，如下图所示。 对照柱形图的实现代码，条形图的实现代码变化的部分如下所示。

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看看程序员大佬都推荐的几大Python库…

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 数据可视化是数据分析中极为重要的部分，而数据可视化图表(如条形图，散点图，折线图，地理图等)也是非常关键的一环。...Altair Altair是Python中的统计数据可视化库。它基于Vega和Vega-Lite，这是一种用于创建，保存和共享也具有交互性的数据可视化设计的声明性语言。...Altair用最少的编码创建漂亮的图表数据可视化，例如条形图，饼图，直方图，散点图，误差图，功率谱，干图等。...Pygal Pygal与Plotly或Bokeh相似，它创建的数据可视化图表可以嵌入到网页中，并可以使用Web浏览器访问，但主要区别在于它以SVG的形式输出图表或可缩放矢量图形。...即使缩放比例尺也可以清晰地观察图表而不会损失任何质量。 SVG仅对较小的数据集有用，因为太多的数据点难以呈现，并且图表可能变得缓慢。

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被Altair圈粉了！这款Python数据可视化库真香！

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。...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。...( data ) 牛刀小试——弄出一个条形图 Altair 很强调变量类型的区分和组合。...这里以名义型变量+数量型变量中的一条来讲解。 如果将数量型变量映射到x 轴，将名义型变量映射到y 轴，依然将柱体作为数据的编码样式（标记样式），就可以绘制条形图。...条形图可以更好地使用长度变化比较商品销售利润的差距，如下图所示。 对照柱形图的实现代码，条形图的实现代码变化的部分如下所示。

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Python数据可视化，被Altair圈粉了

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。...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...Encoding:编码方式定义了图片显示的各种属性，如每个图片的位置，图片轴的属性等。这部分是最重要的，记住关键的几个就行。...交互 除了绘制基本图像，Altair强大之处在于用户可以与图像进行交互，包括平移、缩放、选中某一块数据等操作。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，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。

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6个顶级Python可视化库

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。...低级别的库，如Matplotlib，提供了广泛的灵活性，可以完成几乎任何事情。然而，API也是很复杂的。 像Altair这样的声明式库简化了数据到可视化的映射，提供了一个更直观的语法。...Plotly Plotly[4]图形库提供了一种毫不费力的方式来创建交互式和高质量的图形。它提供了一系列类似于Matplotlib和Seaborn的图表类型，包括线图、散点图、面积图、条形图等等。...你也可以使用:N 或:Q符号指定数据类型，如名义（没有任何顺序的分类数据）或定量（数值的衡量）。 查看数据转换的完整列表[6]。 链接图表 Altair提供了令人印象深刻的将多个地块连接在一起的能力。...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。

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6个顶级Python可视化库！

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。...低级别的库，如Matplotlib，提供了广泛的灵活性，可以完成几乎任何事情。然而，API也是很复杂的。 像Altair这样的声明式库简化了数据到可视化的映射，提供了一个更直观的语法。...Plotly Plotly[4]图形库提供了一种毫不费力的方式来创建交互式和高质量的图形。它提供了一系列类似于Matplotlib和Seaborn的图表类型，包括线图、散点图、面积图、条形图等等。...你也可以使用:N 或:Q符号指定数据类型，如名义（没有任何顺序的分类数据）或定量（数值的衡量）。 查看数据转换的完整列表[6]。 链接图表 Altair提供了令人印象深刻的将多个地块连接在一起的能力。...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。

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6个顶级Python可视化库

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。...低级别的库，如Matplotlib，提供了广泛的灵活性，可以完成几乎任何事情。然而，API也是很复杂的。 像Altair这样的声明式库简化了数据到可视化的映射，提供了一个更直观的语法。...Plotly Plotly[4]图形库提供了一种毫不费力的方式来创建交互式和高质量的图形。它提供了一系列类似于Matplotlib和Seaborn的图表类型，包括线图、散点图、面积图、条形图等等。...你也可以使用:N 或:Q符号指定数据类型，如名义（没有任何顺序的分类数据）或定量（数值的衡量）。 查看数据转换的完整列表[6]。 链接图表 Altair提供了令人印象深刻的将多个地块连接在一起的能力。...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。

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Altair 数据可视化已超神

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。...使用 Altair，我们可以通过类似于 Seaborn 图的条形图、直方图、散点图和气泡图、网格图和误差图等创建交互式数据可视化。...交互图 我们现在来到这个比较中的最后一组可视化——交互式绘图。 与 Bokeh、Plotly 和 Dash 库相比，Altair 在交互式绘图方面语法更简单。...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。...如果要获得交互式且外观略微精致的可视化效果，可以选择 Altair。

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基于Python实现交互式数据可视化的工具，你用过几种？

虽然学生乐于使用可视化技术探索并解释问题，但他们中的大多数对于使用D3创建美丽的自定义可视化不太感兴趣。根据之前教授这门课的教授反馈来看，在这么短的时间内教授D3是不可能的。...他们已经有了使用matplotlib的经验，所以学习seaborn时很容易，且优势巨大。 学生能够制作散点图（双变量和多变量），swarmplots，小提琴图，条形图，箱形图和带有刻面的直方图。...他们了解到，使用大型数据集生成swarmplots非常耗时，而基于摘要的图（如小提琴图）是更好的选择。 ?...我希望学生体验使用交互技术（如梳理，过滤，缩放和悬停）的好处。为此，我介绍了可视化库Bokeh和Plot.ly，利用它们可以轻松实现交互式数据可视化。...▲Altair示例库中的交互式可视化示例集合，图片来源：Altair Gallery 09 总结 数据科学家喜欢使用Python中的可视化库和包，我希望像Altair这样的工具就是最终的实现途径。

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独家 | 基于Python实现交互式数据可视化的工具(用于Web)

虽然学生乐于使用可视化技术探索并解释问题，但他们中的大多数对于使用D3创建美丽的自定义可视化不太感兴趣。根据之前教授这门课的教授反馈来看，在这么短的时间内教授D3是不可能的。...他们已经有了使用matplotlib的经验，所以学习seaborn时很容易，且优势巨大。 学生能够制作散点图（双变量和多变量），swarmplots，小提琴图，条形图，箱形图和带有刻面的直方图。...他们了解到，使用大型数据集生成swarmplots非常耗时，而基于摘要的图（如小提琴图）是更好的选择。...我希望学生体验使用交互技术（如梳理，过滤，缩放和悬停）的好处。为此，我介绍了可视化库Bokeh和Plot.ly，利用它们可以轻松实现交互式数据可视化。...Altair示例库中的交互式可视化示例集合 图片来源：Altair Gallery 总结 数据科学家喜欢使用Python中的可视化库和包，我希望像Altair这样的工具就是最终的实现途径。

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12个Python数据可视化库

3 Plotly Plotly是一个数据可视化的在线平台，提供了一些在大多数库中没有的图表，如等高线图、树状图和3D图表。...5 plotnine plotnine是Python中图形语法的一种实现，它基于ggplot2包，语法绘图功能强大，可以轻松将数据映射到构成图的可视对象，然后创建自定义的图形。...6 Altair Altair是一个专为Python编写，它可以让数据科学家更多地关注数据本身和其内在的联系。...因为是基于Vega-Lite（交互式图形语法）的声明性统计可视化库，Altair API具有简单、友好、一致等特点。...它允许用户仅使用Python脚本就可将分析结果转换为交互式Web应用程序，因此用户不必了解任何其他语言，如HTML、CSS或JavaScript。

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Python可视化库

它的API简单、友好、一致，并建立在强大的vega – lite（交互式图形语法）之上。Altair API不包含实际的可视化呈现代码，而是按照vega – lite规范发出JSON数据结构。...(如权重，时间序列)。...除了为常用的地理数据可视化提供内置的可视化功能外，geoplotlib还允许通过定义定制层来定义复杂的数据可视化（绘制OpenGL，如分数、行和具有高性能的多边形），创建动画。...库，可以很轻松地将在Python中操作的数据可视化为交互式的单张地图，且将紧密地将数据与地图联系在一起，可自定义箭头，网格等HTML格式的地图标记。...Vincent底层使用Pandas和DataFrames数据，并且支持大量的图表—-条形图、线图、散点图、热力图、堆条图、分组条形图、饼图、圈图、地图等等。

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盘点12个Python数据可视化库

Plotly是一个数据可视化的在线平台，与Bokeh一样，Plotly的强项在于制作交互式视图，但它提供了一些在大多数库中没有的图表，如等高线图、树状图和3D图表。...可以在线绘制条形图、散点图、饼图、直方图等多种图形，可以画出很多媲美Tableau的高质量图。...plotnine是Python中图形语法的一种实现，它基于ggplot2包，语法绘图功能强大，可以轻松将数据映射到构成图的可视对象，然后创建自定义的图形。...因为是基于Vega-Lite（交互式图形语法）的声明性统计可视化库，Altair API具有简单、友好、一致等特点。...它允许用户仅使用Python脚本就可将分析结果转换为交互式Web应用程序，因此用户不必了解任何其他语言，如HTML、CSS或JavaScript。Gleam适用于任何Python数据可视化库。

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盘点12个Python数据可视化库，通吃任何领域

3 Plotly Plotly是一个数据可视化的在线平台，与Bokeh一样，Plotly的强项在于制作交互式视图，但它提供了一些在大多数库中没有的图表，如等高线图、树状图和3D图表。...可以在线绘制条形图、散点图、饼图、直方图等多种图形，可以画出很多媲美Tableau的高质量图。...5 plotnine plotnine是Python中图形语法的一种实现，它基于ggplot2包，语法绘图功能强大，可以轻松将数据映射到构成图的可视对象，然后创建自定义的图形。...因为是基于Vega-Lite（交互式图形语法）的声明性统计可视化库，Altair API具有简单、友好、一致等特点。...它允许用户仅使用Python脚本就可将分析结果转换为交互式Web应用程序，因此用户不必了解任何其他语言，如HTML、CSS或JavaScript。Gleam适用于任何Python数据可视化库。

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快来看看 2022 年最受欢迎的 Python 宝藏工具库！ ⛵

定义问题数据采集和 ETL探索性数据分析数据准备建模（模型训练和选择）部署和监控Wiki: In statistics, exploratory data analysis is an approach...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 ?...Altair 的 API 简单、友好，可以用最少的代码产生漂亮而有效的可视化效果。大家可以通过官方的 ? Altair Notebook Examples 学习Altair工具库的使用。...SweetvizSweetviz 的功能与 pandas-profiling 很相似。 它是一个开源 Python 库，可生成精美的高信息量结果报告，只需两行代码即可启动探索性数据分析过程。...Altair Notebook Examples: https://github.com/altair-viz/altair_notebooks?

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12个流行的Python数据可视化库总结

与Bokeh一样，Plotly的强项正在制作交互式图，但它提供了一些在大多数库中没有的图表，如等高线图，树状图和3D图表。...它允许你仅使用Python脚本就将分析结果转换为交互式Web应用程序，因此你不必了解任何其他语言，如HTML，CSS或JavaScript。Gleam适用于任何Python数据可视化库。...它适用于所有数据类型并生成图表作为SVG，可以缩放它们而不会丢失图像质量。由于这个库相对较新，一些文档仍在进行中。你可以制作非常基本的图表 - 但这是就是您想要的。 11....所有绘图功能都使用一致的整齐的数据格式。 智能默认样式：创建一个漂亮的图表，只需要很少的自定义变量。 简单的API：使API尽可能直观且易于学习。...Altair Altair是一个基于 Vega-lite 的声明性统计（declarative statistical）可视化python库。

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博客 | 12个流行的Python数据可视化库总结

与Bokeh一样，Plotly的强项正在制作交互式图，但它提供了一些在大多数库中没有的图表，如等高线图，树状图和3D图表。...它允许你仅使用Python脚本就将分析结果转换为交互式Web应用程序，因此你不必了解任何其他语言，如HTML，CSS或JavaScript。Gleam适用于任何Python数据可视化库。...它适用于所有数据类型并生成图表作为SVG，可以缩放它们而不会丢失图像质量。由于这个库相对较新，一些文档仍在进行中。你可以制作非常基本的图表 - 但这是就是您想要的。 11....所有绘图功能都使用一致的整齐的数据格式。 智能默认样式：创建一个漂亮的图表，只需要很少的自定义变量。 简单的API：使API尽可能直观且易于学习。...Altair Altair是一个基于 Vega-lite 的声明性统计（declarative statistical）可视化python库。

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有了这个开源项目，不会 Web 开发也能让数据“动”起来！

import streamlit as st 2、通过如下命令启动项目，Ctrl + c 即可结束项目。...2.2 基础命令 2.2.1 显示文本 命令 效果 st.title() 添加一个标题 st.write() Streamlit 的瑞士军刀，可渲染如文本、Matplotlib 和 Altair 图表等几乎任何数据参数...2.2.2「魔法」 我愿称之为懒人命令——用尽量少的代码达到同样的效果。在不调用任何 Streamlit 方法的情况下，当用户自定义的变量出现在单行中，等同于 st.write() 效果。...2.2.4 绘制图表和地图 Streamlit 支持多种流行的数据图表库，如 Matplotlib、Altair、deck.gl 等。...2.2.6 交互式小部件 盯?：漂亮的按钮、滑块、输入框等小部件。每次用户与小部件交互时，Python 脚本都会重新执行，并且该小部件的输出值会在运行期间设置为新值。 1、按钮 button。

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强大的高颜值iOS图表框架AAChartKit,支持柱状图、条形图、折线图、曲线图...

以至于不论是极简、抽象的小清新风格, 还是纷繁复杂的严肃商业派头, 均可完美驾驭. 交互式图形动画 ....交互事件回调 支持图表的用户点击事件及单指滑动事件, 可在此基础上实现双表联动乃至多表联动,以及其他更多更复杂的自定义用户交互效果. 支持手势缩放 ....,此时可以通过添加 AATooltip 的 headerFormat 和 pointFormat字符串属性来自定义浮动提示框的显示内容,如仍旧不能满足需求,更可以通过 AATooltip 的 formatter...; //支持图表等比例缩放 NOTE:例如,设置了AAChartModel的缩放属性zoomType为AAChartZoomTypeX,并且将图表进行了手势放大之后,这时候如果想要左右滑动图表,可以使用...(设置后就不用自己再手动去写渐变色字典,相当于是设置渐变色的一个快捷方式,当然了,如果需要细致地自定义渐变色效果,还是需要自己手动配置渐变颜色字典内容,具体方法参见图表示例中的`颜色渐变条形图`示例代码

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