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。...同样，这两个图都很好地提供了相同的信息并且看起来同样出色。 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。...这两个图表在传达气缸数之间的关系方面似乎同样有效。对于 Altair 图，我们会发现 x 和 y 列在语法中已互换，以避免出现更高和更窄的图。...另一方面，Seaborn 不提供与任何图表的交互性。如果你想过滤掉绘图本身内部的数据并专注于绘图中感兴趣的区域/区域，就不建议使用Seaborn。...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。
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。...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。...7 ggplot ggplot是基于R语言的ggplot2包和Python的绘图系统。ggplot的运行方式与Matplotlib不同，它允许用户对组件进行分层以创建完整的绘图。...3 Pyecharts Pyecharts是我国开发人员开发的，相比较Matplotlib、Seaborn等可视化库，Pyecharts十分符合国内用户的使用习惯。
Pyecharts是我国开发人员开发的，相比较Matplotlib、Seaborn等可视化库，Pyecharts十分符合国内用户的使用习惯。...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。...Plotly生成的所有图表实际上都是由JavaScript产生的，无论是在浏览器还是在Jupyter中，所有的可视化、交互都是基于plotly.js的，它是一个高级的声明性图表库，提供了20多种图表类型...ggplot的运行方式与Matplotlib不同，它允许用户对组件进行分层以创建完整的绘图。例如，用户可以从轴开始画，然后添加点，接着添加线、趋势线等。
今天就来和大家分享Python数据可视化库中的一员猛将——Altair！...Altair】(←点击跳转阅读)，相关图表、曲线、地图等形式丰富，完美契合气象领域的需求！...) 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。
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。...Plotly生成的所有图表实际上都是由JavaScript产生的，无论是在浏览器还是在Jupyter中，所有的可视化、交互都是基于plotly.js的，它是一个高级的声明性图表库，提供了20多种图表类型...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。...ggplot的运行方式与Matplotlib不同，它允许用户对组件进行分层以创建完整的绘图。例如，用户可以从轴开始画，然后添加点，接着添加线、趋势线等。
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...除此之外，它还可以用于绘制其它各种各样的数据图，绘制完成之后可以发布并且嵌入到网页或者PPT中。 ? ? ?...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。 ? ?...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。 ? ?...，欢迎在留言区进行留言，数据室会尽可能多的在“数答”这个版块中对大家提出的问题进行回答~
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。...Plotly提供了40多种独特的图表类型，例如散点图，直方图，折线图，条形图，饼图，误差线，箱形图，多轴，迷你图，树状图，3-D图表等。Plotly还提供了等高线图，其中在其他数据可视化库中并不常见。...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。...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。...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。
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被称为是统计可视化库，因为它可以通过分类汇总、数据变换、数据交互、图形复合等方式全面地认识数据、理解和分析数据，并且其安装的过程也是十分的简单，直接通过pip命令来执行，如下 pip install...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...chart.save("chart.json") 当然我们也能够保存成图片格式的文件，如下图所示 Altair之进阶操作 我们在上面的基础之上，进一步的衍生和拓展，例如我们想要绘制一张水平方向的条形图...，每个项目的进展程度不同，当然了，不同项目的时间跨度也不尽相同，表现在图表上面的话就显得十分的直观了。
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。...( 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。...第4 章，从图形构成出发，介绍使用Altair 理解数据的实现方法，以及使用Altair绘制分区图形、分层图形和连接图形的实现方法。
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。...这种互动性使你的可视化的消费者有能力自己去探索数据。 复杂地块中的简单性 Plotly简化了复杂图的创建，这在其他库中可能是个挑战。...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。...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。...例如，使用泰坦尼克号数据创建同样的计数图，除了需要提前转换数据外，如果我们想让图表看起来漂亮，还需要设置条形图的宽度和颜色。
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。...这种互动性使你的可视化的消费者有能力自己去探索数据。 复杂地块中的简单性 Plotly简化了复杂图的创建，这在其他库中可能是个挑战。...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。...例如，使用泰坦尼克号数据创建同样的计数图，除了需要提前转换数据外，如果我们想让图表看起来漂亮，还需要设置条形图的宽度和颜色。...如果我们不为条形图增加宽度，图表会是这样的： from bokeh.transform import factor_cmap from bokeh.palettes import Spectral6
使用数据可视化技术可以很容易地发现变量之间的关系、变量的分布以及数据中的底层结构。 在本文中，我们将介绍数据分析中常用的5种基本数据可视化类型。...我们首先将数据传递给图表对象。下一个函数指定绘图类型。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。...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。...A中的值范围小于其他两个类别。框内的白线表示中值。 5.条形图 条形图可用于可视化离散变量。每个类别都用一个大小与该类别的值成比例的条表示。...例如，我们可以使用条形图来可视化按week分组的“val3”列。我们先用pandas库计算。
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。...安装、配置、导入Altair 如果你安装的是anaconda（我强烈建议你安装这个IDE），Altair已经内置，无需再安装。..._1='column_1', encoding_2='column_2', etc. ) Data：Altair内部使用的数据以Pandas中的Dataframe格式存储，但有以下三种方式传入： 以Pandas...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
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。...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。...) 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。
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...["A", "B", "C", "D"], size=100), "size": np.random.uniform(50, 200, size=100), } ) # 绘制分面散点图
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。...比如说Seaborn可以一行代码设置图表的配色风格，什么统计风、商务风、学术风，都给你搭配的妥妥的，还有像置信区间这种专业领域的图表也集成到函数中。...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...plotly图表类型比较丰富，比如折线图、散点图、面积图、条形图、误差条、方框图、直方图、热图、子图、多轴图、极坐标图、气泡图、地图等等，这些都集成好固定的函数用法，可以拿来即用。
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 ?...应用程序中，或保存为单独的 HTML 文件。...图片它提供了多达40+种图表类型，包括散点图、直方图、折线图、条形图、饼图、误差线、箱线图、多轴、迷你图、树状图和 3-D 图表（甚至包括等高线图，这在其他数据可视化库中并不常见）。大家可以通过 ?...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
在这一系列文章中，我通过在每个 Python 绘图库中制作相同的多条形绘图，来研究不同 Python 绘图库的特性。这次我重点介绍的是 Bokeh（读作 “BOE-kay”）。...为了做出多条形图，你需要对你的数据进行一下调整。...调整图表的细节，让它看起来像你想要的样子。...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。...接下来，我将看看 Altair，它的声明式 API 意味着它可以做出非常复杂的绘图，而不会让你头疼。
作为一个数据可视化的研究者，我想要介绍所有那些在数据可视化领域涌现的绝妙技术。因此，我的课程的其中一部分将会是基于研究论文，在线可视化和d3示例的讲座。...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。...使用plot.ly创建的可视化示例 图片来源：PolicyViz Bokeh中的交互式可视化 图片来源：Christine Doig 可视化树，图和网络 在讨论分层数据可视化的技术时，我很高兴地展示树状图可视化技术...igraph有许多不同的选项可以帮助用户尝试配置图形，但是设置起来很不方便，因此许多学生在使用时遇到了问题。另一方面，plot.ly使用顺畅，但在自定义网络图方面几乎没有选择。...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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