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。 数据类型和视觉化 是否在处理专门的用例，如地理图或大数据集？考虑一个特定的库是否支持绘图类型或有效处理大型数据集。...尽管它没有像Matplotlib那样广泛的集合，但Seaborn可以用更少的代码使流行的绘图，如柱状图、盒状图、热图等看起来更漂亮。...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。...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。...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。
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。 数据类型和视觉化 是否在处理专门的用例，如地理图或大数据集？考虑一个特定的库是否支持绘图类型或有效处理大型数据集。...尽管它没有像Matplotlib那样广泛的集合，但Seaborn可以用更少的代码使流行的绘图，如柱状图、盒状图、热图等看起来更漂亮。...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。...推荐阅读(点击阅读)：Pandas+Matplotlib+Plotly，完美解决 Python 数据分析问题 优点 与R相似 如果你熟悉在R中创建绘图，并在使用Python时怀念它的功能，Plotly是一个很好的选择...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。
Menace 785.72 Star Wars 1549.64 Avengers: Age of Ultron 465.68 The Dark Knight Rises 500.96 直方图 数值数据集的直方图看起来非常像条形图...在本节中，我们将看到如何叠加绘图，即将它们绘制在单个图形中，拥有同一对坐标轴 为了使重叠有意义，重叠的图必须表示相同的变量并以相同的单位进行测量。...一般的调用看起来像这样： name_of_table.method(column_label_of_common_axis, array_of_labels_of_variables_to_plot)...事实上，你会注意到，整个金色图表（2014 年）看起来像蓝色图表（2010 年）向右滑了 4 年。...usa_ca.select('Ethnicity', 'CA All', 'CA Children').barh('Ethnicity') 更复杂的数据集自然会产生各种有趣的可视化效果，包括不同种类的重叠图形
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。 ? ?...2.1 Bokeh Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能地可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。...，它具有Python、R、Javascript等语言的API接口。...它基于OpenGL库，可利用GPU计算来展示大型数据集，可以绘制高达百万数据点的高质量交互式科学图形、实时数据、3D图形等。 ? ?
手头的数据，大部分时候是原始数据集，准确地说，应该是基于目的驱动所采集过来的原始数据集，面对这些原始数据集，如何揭示事情的真相，这就是我们需要思考和行动的事情。...当你发现数据的真相之后，接下来就需要借助可视化的方法来表现，使之公之于众。对于数据的真相，如何进行可视化，选择可视化哪种方式，需要我们思考和践行，并且还要考虑受众的感觉和希望给予受众什么。...常用的制图软件包括Excel、R语言、Python语言等。 对于数据，能否选择合适的图表有效展示和传达信息，这需要好好思考。...条形图 对于各个类的大小大致相同的情况，条形图是理想的图形，你能更精确地指出那个类的频数最高，也更容易发现细小的差别。 条形图可以是垂直的，也可以是水平。...直方图是一种专门用于体现分组数据的图形，它看起来像条形图，但每条长方形的高度是频数密度，而不是频数。频数密度指的是分组数据中频数的密集程度。 累计频数图 累计频数图，表示累计频数的一种图表。
手头的数据，大部分时候是原始数据集，准确地说，应该是基于目的驱动所采集过来的原始数据集，面对这些原始数据集，如何揭示事情的真相，这就是我们需要思考和行动的事情。...当你发现数据的真相之后，接下来就需要借助可视化的方法来表现，使之公之于众。对于数据的真相，如何进行可视化，选择可视化哪种方式，需要我们思考和践行，并且还要考虑受众的感觉和希望给予受众什么。...条形图 对于各个类的大小大致相同的情况，条形图是理想的图形，你能更精确地指出那个类的频数最高，也更容易发现细小的差别。 条形图可以是垂直的，也可以是水平。...直方图是一种专门用于体现分组数据的图形，它看起来像条形图，但每条长方形的高度是频数密度，而不是频数。频数密度指的是分组数据中频数的密集程度。 累计频数图 累计频数图，表示累计频数的一种图表。...数据可视化的画图，我们可以利用各种软件工具，比方说Excel软件、R语言和Python语言等，因而，熟练地掌握和应用这些软件工具，也是我们认识数据、理解数据和应用数据的必备技能之一。
根据其属性，数据可以许多不同的方式表示，例如折线图，条形图，饼图，散点图或地图。 确定呈现数据集的最佳方式，并遵循数据可视化最佳实践，对于图形设计人员在创建这些视觉效果时非常重要。...特别是在处理非常大的数据集时，开发有张力的表达方式，对于创建既有用又具有视觉吸引力的可视化至关重要。 ?...不要扭曲数据 好的数据可视化应该清楚地讲述故事，避免扭曲。避免使用不能准确表示数据集的可视化表示，如3D中的饼图。 ? 像这样的3D饼图使得用户很难搞清楚每个切片实际可视化的比例。...良好数据可视化的示例 ? 由FiftyThirtyTwenty提供 像这样的条形图是显示数据集之间差异的绝佳方式，而且增强的颜色对比度会使视觉受损用户更容易访问此图像。 ?...他们将复杂的信息以一种简单的方式分解，使目标受众能够理解并以此为基础做出决策。 正如Edward R. Tufte指出的那样，“设计的基本考验是它有助于理解内容，而不是它的时尚性。”
条形图，也称柱状图，看起来像直方图，但完是两码事。条形图根据不同的x值，为每个x指定一个高度y，画一个一定宽度的条形；而直方图是对数据集进行区间划分，为每个区间画条形。 ? ?...将上面的代码稍微修改一下，就可以得到下面的图形： ? ?
直方图看起来像条形图，但将连续度量值分组到范围或数据桶中。 26.地平线图 地平线图是一种功能强大的工具，用于在一个类别内的多个项目之间比较一段时间内的数据。...37.圆型条形图 圆型条形图只是在极坐标系上绘制的条形图，而不是在笛卡尔坐标系上绘制的条形图。虽然看起来很酷，但圆型条形图的问题是条形长度可能会被误解。...散点图通常用于比较跨类别的聚合数据。 42.分段条形图 当两个或多个数据集并排绘制并分组在同一轴上的类别下时，可以使用如图的条形图的这种变化。...44.小倍数图 小倍数图（有时称为网格图、格子图或面板图）是一系列使用相同比例和轴的类似图形或图表，便于比较。它使用多个视图来显示数据集的不同分区。Edward Tufte推广了这个概念。...流图通过使用流动的有机形状显示不同类别数据随时间的变化，这些形状有点像河流。这使得流图在美学上更令人愉悦，看起来更吸引人。 在流图中，每个单独流形状的大小与每个类别中的值成比例。
导读：其实工作中我们并不需要作出很炫酷的视觉呈现，数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息，有效地传达思想概念，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察...一、不得不注意的图表制作小技巧 1.条形图的基线必须从零开始 Y轴不从零开始，可以使数据看起来具有比实际存在的更大的差距。这使得可视化会误导传输信息。条形图的原理就是通过比较条块的长度来比较值的大小。...3.条状图宽度适度 条形图之间的间隔应该是1/2栏宽度。 ? 4.使用2D图形 虽然他们看起来很酷，但是3d形状可以扭曲感知,因此扭曲数据。坚持2 次元，确保数据准确。 ?...13.使用基础图形 一个很好的经验法则是，如果你不能高效理解，你的读者或听众可能也难理解。因此，坚持使用基础图形:直方图、条形图、维恩图、散点图和线形图。 ?...良好的数据可视化应该通过使用图形，清晰有效地传达数据信息。最佳可视化使您可以轻松地一目了然地理解数据。他们将复杂的信息以一种简单的方式分解，使目标受众能够理解并以此为基础做出决策。
，清晰有效地传达与沟通信息，有效地传达思想概念，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。...一、不得不注意的图表制作小技巧 1.条形图的基线必须从零开始 Y轴不从零开始，可以使数据看起来具有比实际存在的更大的差距。这使得可视化会误导传输信息。条形图的原理就是通过比较条块的长度来比较值的大小。...3.条状图宽度适度 条形图之间的间隔应该是1/2栏宽度。 ? 4.使用2D图形 虽然他们看起来很酷，但是3d形状可以扭曲感知,因此扭曲数据。坚持2 次元，确保数据准确。 ?...13.使用基础图形 一个很好的经验法则是，如果你不能高效理解，你的读者或听众可能也难理解。因此，坚持使用基础图形:直方图、条形图、维恩图、散点图和线形图。 ?...良好的数据可视化应该通过使用图形，清晰有效地传达数据信息。最佳可视化使您可以轻松地一目了然地理解数据。他们将复杂的信息以一种简单的方式分解，使目标受众能够理解并以此为基础做出决策。
在这个过程中，我遇到的最大挑战是格式化x轴和y轴，以及通过赋予一些大的标签使数据看起来合理。找出每种工具需要的数据格式也花费了一些时间。一旦决定了这些部分，其余都相对比较简单。...如果你在评估实时数据可视化或通过一些其他机制共享的工具，那么这些工具中的一部分提供了更多我没有涉及的能力。 数据集 一篇先前的文章描述了我们将要使用的数据集。...该数据集包含125个项目，但是我选择只注重展示前10项，这样简单一些。你可以在这里找到完整数据集。 Pandas 我使用pandas的DataFrame作为所有不同例子的开始。...首先，引入我们的模块，把数据读入为名为budget的DataFrame。我们也要对数据进行排序，并选择前10大项目。...浏览它的网站，你将看见很多丰富的交互图形。多亏它优秀的文档，创建柱状图非常简单。你需要遵循文档获得你的API密钥设置。一旦完成，它看起来工作得非常顺畅。
Matplotlib 还可以选择样式（style selection），它模拟了像 ggplot2 和 xkcd 等很流行的美化工具。...为了说明这一点，我根据 538 Masculinity Survey 数据集写了制作直方图的代码： import pandas as pd from bokeh.plotting import figure...▲表示不同 NBA 球队每分钟平均失误数的条形图 ? ▲表示薪水和在 NBA 的打球时间之间关系的散点图 总体来说，开箱即用的美化工具看起来很好，但我多次尝试逐字复制文档和修改坐标轴标签时却失败了。...▲Plotly 页面上的一些示例图 07 Pygal Pygal 的名气就不那么大了，和其它常用的绘图包一样，它也是用图形框架语法来构建图像的。由于绘图目标比较简单，因此这是一个相对简单的绘图包。...总而言之，这个包看起来不错，但在文件的创建和渲染部分比较麻烦。 ? 08 Networkx 虽然 Networkx 是基于 matplotlib 的，但它仍是图形分析和可视化的绝佳解决方案。
Matplotlib 还可以选择样式（style selection），它模拟了像 ggplot2 和 xkcd 等很流行的美化工具。...为了说明这一点，我根据 538 Masculinity Survey 数据集写了制作直方图的代码： import pandas as pd from bokeh.plotting import figure...表示不同 NBA 球队每分钟平均失误数的条形图。 ? 表示薪水和在 NBA 的打球时间之间关系的散点图 总体来说，开箱即用的美化工具看起来很好，但我多次尝试逐字复制文档和修改坐标轴标签时却失败了。...Plotly 页面上的一些示例图 Pygal Pygal 的名气就不那么大了，和其它常用的绘图包一样，它也是用图形框架语法来构建图像的。由于绘图目标比较简单，因此这是一个相对简单的绘图包。...总而言之，这个包看起来不错，但在文件的创建和渲染部分比较麻烦。 ? Networkx 虽然 Networkx 是基于 matplotlib 的，但它仍是图形分析和可视化的绝佳解决方案。
Matplotlib 还可以选择样式（style selection），它模拟了像 ggplot2 和 xkcd 等很流行的美化工具。...为了说明这一点，我根据 538 Masculinity Survey 数据集写了制作直方图的代码： import pandas as pd from bokeh.plotting import figure...表示不同 NBA 球队每分钟平均失误数的条形图。 ? 表示薪水和在 NBA 的打球时间之间关系的散点图 总体来说，开箱即用的美化工具看起来很好，但我多次尝试逐字复制文档和修改坐标轴标签时却失败了。...Plotly 页面上的一些示例图 04.Pygal Pygal 的名气就不那么大了，和其它常用的绘图包一样，它也是用图形框架语法来构建图像的。由于绘图目标比较简单，因此这是一个相对简单的绘图包。...总而言之，这个包看起来不错，但在文件的创建和渲染部分比较麻烦。 ? 05.Networkx 虽然 Networkx 是基于 matplotlib 的，但它仍是图形分析和可视化的绝佳解决方案。
在学习过程中，碰到的最大的挑战，就是格式化x轴和y轴，使用大的标签使数据看起来合理。同样还需要时间弄清楚每个工具需要格式化的数据。一旦搞清楚这些，其它的就相对简单了。...另一个需要考虑的地方，条形图可能是一种比较简单的类型。这些工具允许你使用数据创建各种各样的图形。我的实例更多关注的是格式化相关的易用性，而不是可视化创新。...在数据抓取例子中，更深入点，在每个类别中确定详细的支出项。数据集包括125行支出项，但我只需要关注top10，这样可以简单些。...你可以在此找到详细的数据集：http://pbpython.com/extras/mn- ... 4.csv Pandas 我将使用pandas的DataFrame来开始画各种图形。...有一件事，我喜欢seaborn各种内置的样式,你可以快速地改变调色板，这样看起来更好一些。否则，对于简单图形，seaborn不能做更多了。
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