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...encode( # 编码省略... ).properties( # 属性省略... ).add_selection( brush ) 在散点图的属性中，我们使用 add_selection() 方法将区域选择器应用于散点图...编码省略... ).transform_filter( brush ).properties( # 属性省略... ).interactive() 使用了 transform_filter() 方法将区域选择器应用于数据
在本文中，我们将 Seaborn 与 Altair 进行比较。...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。...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。...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。
ggplot的运行方式与matplotlib不同：它允许你对组件进行分层以创建完整的绘图。例如，你可以从轴开始画，然后添加点，然后是线、趋势线等。...它的主要区别在于能够将图表输出为SVG格式。如果你使用较小的数据集，SVG格式的图像就可以了。但是如果制作的图表包含数十万个数据点，它们就会很难渲染并变得反应迟钝。 6....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。...Altair Altair是一个基于 Vega-lite 的声明性统计（declarative statistical）可视化python库。...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。
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。...图片 数据分析&交互文档报告下面的代码可以将所有可视化结果编译到一个 html 文档中，打开这个 html 文件，大家就可以得到一个可交互的可视化数据分析平台。...# 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...：https://altair-viz.github.io/图片
使用 Vega-Altair 库显示图表。...最后使用streamlit的altair_chart函数将这个图表展示在应用中，并设置了use_container_width=True以自适应容器宽度。...目前只支持选择事件。 代码 以下两个示例具有等效定义。每个示例的图表定义中都包含一个点和区间选择参数。点选择参数名为 "point_selection"（点选择）。...最后，代码使用Streamlit的altair_chart函数将图表显示在界面上，并添加了on_select参数来指定当用户进行选择操作时触发重新运行。最后一行代码将事件显示在界面上。...单击点时，选择将显示在属性 "point_selection "下，这是点选择参数的名称。同样，当您进行区间选择时，它将显示在属性 "interval_selection "下。
ggplot的运行方式与matplotlib不同：它允许你对组件进行分层以创建完整的绘图。例如，你可以从轴开始画，然后添加点，然后是线、趋势线等。...它的主要区别在于能够将图表输出为SVG格式。如果你使用较小的数据集，SVG格式的图像就可以了。但是如果制作的图表包含数十万个数据点，它们就会很难渲染并变得反应迟钝。 6....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。...Altair Altair是一个基于 Vega-lite 的声明性统计（declarative statistical）可视化python库。...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。 ?
Chart Object)对象转换 在进行Altair可视化绘制时，我们要将之前读取的的数据转换成可被Altair接受的绘图对象，这时候，我们需要调用Altair库的Chart() 方法将数据转换成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： ?.../user_guide/marks.html 在选择完我们的mark对象后，接下来我们要做的就是如何将数据进行映射，比如，我绘制散点图，我需要将数据中的哪一列映射到X轴，哪一列映射到Y轴呢？...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。
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。...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。
它的优势在于能够创建交互式的网站图，可以很容易地将数据输出为JSON对象、HTML文档或交互式Web应用程序。Bokeh还支持流媒体和实时数据。...区别在于，它能够将图表输出为SVG格式。Pygal绘制线图的方法很简单，可以将图表渲染为一个SVG文件，用户使用浏览器打开SVG文件就可以查看生成的图表。...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。...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。 8 Gleam Gleam的灵感来自R语言的Shiny包。
Plotly Cufflinks Folium Altair + Vega D3.js（个人认为最好的选择，因为我也用JS写代码） 如果您了解并使用上面提到的库，那么您就处于进化的正确轨道上。...你还可以选择不同的地图投影。有许多投影可供选择。 让我们用美国失业的Geojson生成一个Choropleth地图。...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。...您还可以将绘图另存为图像或在vega编辑器中打开它以获得更多选项。Altair可能不是最好的，但绝对值得一试。...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。
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： Plotly Cufflinks Folium Altair + Vega D3.js（个人认为最好的选择，因为我也用...你还可以选择不同的地图投影。有许多投影可供选择。 让我们用美国失业的Geojson生成一个Choropleth地图。...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。...您还可以将绘图另存为图像或在vega编辑器中打开它以获得更多选项。Altair可能不是最好的，但绝对值得一试。...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。
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： Plotly Cufflinks Folium Altair + Vega D3.js（个人认为最好的选择，因为我也用...你还可以选择不同的地图投影。有许多投影可供选择。 让我们用美国失业的Geojson生成一个Choropleth地图。...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。...您还可以将绘图另存为图像或在vega编辑器中打开它以获得更多选项。Altair可能不是最好的，但绝对值得一试。...您可以使用HTML，SVG和CSS将数据变成活灵活现的图表。D3并不要求您将自己绑定到任何专有框架，因为现代浏览器拥有D3所需的一切，它还用于组合强大的可视化组件和数据驱动的DOM操作方法。
区别在于，它能够将图表输出为SVG格式。如果用户使用较小的数据集，则输出位SVG格式的图像就可以了，但是如果用户制作的图表包含数十万个数据点，那么它们就会很难被渲染并变得反应迟钝。...Pygal绘制线图的方法很简单，可以将图表渲染为一个SVG文件，用户使用浏览器打开SVG文件就可以查看生成的图表。 09 plotnine ?...10 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。...声明使Altair变得简单、友好和一致，用户使用Altair可以轻松设计出有效且美观的可视化代码。 11 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。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。
当可视化一个DataFrame时，选择使用哪个可视化库确实是一个头疼的事情。 这篇文章云朵君将和大家一起学习每个库的优点和缺点。到最后，对它们的不同特点有更好的了解，在合适的时候更容易选择合适的库。...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。...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。...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。你可以根据用户的互动，使用选择来过滤所附图块的内容。...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。
区别在于，它能够将图表输出为SVG格式。如果用户使用较小的数据集，则输出位SVG格式的图像就可以了，但是如果用户制作的图表包含数十万个数据点，那么它们就会很难被渲染并变得反应迟钝。...Pygal绘制线图的方法很简单，可以将图表渲染为一个SVG文件，用户使用浏览器打开SVG文件就可以查看生成的图表。...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。...声明使Altair变得简单、友好和一致，用户使用Altair可以轻松设计出有效且美观的可视化代码。 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。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。
如果你需要能够对可视化的图表做简单的动画，plotly 也能胜任。 我一度以为 plotly 是我的真命天子，直到有一天我敲开了 altair [4] 这个潘多拉魔盒。...我需要定义一个 Viewer，用于将 JSON 数据放入一段 javascript 中，然后加载到 html 页面中。我参考了 altair_viewer，实现得不费吹灰之力。...用户在选择小图的时候，大图会随之而动。 嗯。开森。 参考资料 我的 hackathon 项目： tyrchen/ex_polars tyrchen/deneb 感兴趣的同学可以关注。...: altair-viz.github.io [5] vega-lite: vega.github.io/vega-lite 贤者时刻 四天的 hackathon 结束后，我无比满意四天前的我的选择。...因为这个选择，让我一次又一次遇见新鲜。董卿说世间一切，都是遇见，就像冷遇见暖，就有了雨，春遇到冬，有了岁月；天遇见地，有了永恒；人遇见了人，有了生命。 献上一曲小宝最近弹的 Arabesque：
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