用Vega制作的条形图 分解这个图表： 数据（每个数据点的类别和数量） X轴，每个类别都被容纳（需要一个比例来说明每个类别应该放置） y轴，显示每个数据点的数量（需要一个比例来说明应该放置每个数量）...Vega 从数据集计算密钥的[min，max]数组amount 作为域值的字面数组 信号参考解析为一个域值数组。...例如，{"signal": "myDomain"} “axes”：[] 需要指定应该用于创建轴的方向和比例。可以使用很多属性来自定义它们。...这里设置图形文本的字体。该标题指令增加了一个描述性标题的图表。...https://github.com/dmesquita/vega-timeline-tutorial 在本教程中没有看到其他一些很酷的Vega功能： 触发：修改数据集或标记属性以响应信号值 预测：用于绘制地图
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。...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。...七步学会可视化 说完了需要用到的基础工具，再来看看这套课程本身。...1、Vega-Lite/Altair介绍 2、数据种类、图形标志、视觉编码渠道 3、数据转换 4、比例尺、轴和图例 5、多视图合成 6、交互 7、制图可视化 最后，教程作者还附赠了Altair的debug
适合用来快速检视数据集中不同类别的分布和比例，并与其他数据集的分布和比例进行比较，让人更容易找出当中模式。...弧线图适合用来查找数据共同出现的情况。但缺点是：不能如其他双轴图表般清楚显示节点之间的结构和连接，而且过多连接也会使图表难于阅读。...16、比例面积图 非常适合用来比较数值和显示比例（尺寸、数量等），以便快速全面地了解数据的相对大小，而无需使用刻度。...22、误差线 误差线可以作为一项增强功能来显示数据变化，通常用于显示范围数据集中的标准偏差、标准误差、置信区间或最小/最大值。...饼形图适合用来快速展示数据比例分布，但主要缺点是：不能显示太多项目、通常需要图例说明、不能准确比较。
适合用来快速检视数据集中不同类别的分布和比例，并与其他数据集的分布和比例进行比较，让人更容易找出当中模式。...饼形图适合用来快速展示数据比例分布，但主要缺点是：不能显示太多项目、通常需要图例说明、不能准确比较。...气泡图 气泡图是一种包含多个变量的图表，结合了散点图和比例面积图，圆圈大小需要按照圆的面积来绘制，而非其半径或直径。 通过利用定位和比例，气泡图通常用来比较和显示已标记/已分类的圆圈之间的关系。...跨度图只集中显示极端数值，不提供任何关于最小值和最大值之间的数值、整体平均值或数据分布等其他信息。...有时时间线会与图表相互结合，显示定量数据随时间的变化。 推荐的制作工具有：Google Charts、Timeline.js、Tiki-Toki、Vega。
Altair是基于Vega和Vega-Lite的Python数据统计可视化库，其优秀的交互、数据统计功能和清新的配色，很难让人用过就忘记(唯一不好就是名字太难记啦! ? ? )。...好了，介绍完所需要的数据类型，接下里就详细介绍Altair可视化主要的「三大步骤」。...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。...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
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。...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。...七步学会可视化 说完了需要用到的基础工具，再来看看这套课程本身。...1、Vega-Lite/Altair介绍 2、数据种类、图形标志、视觉编码渠道 3、数据转换 4、比例尺、轴和图例 5、多视图合成 6、交互 7、制图可视化 最后，教程作者还附赠了Altair的debug
饼形图适合用来快速展示数据比例分布，但主要缺点是：不能显示太多项目、通常需要图例说明、不能准确比较。...气泡图是一种包含多个变量的图表，结合了散点图和比例面积图，圆圈大小需要按照圆的面积来绘制，而非其半径或直径。 通过利用定位和比例，气泡图通常用来比较和显示已标记/已分类的圆圈之间的关系。...也称为「范围条形/柱形图」或「浮动条形图」，用来显示数据集内最小值和最大值之间的范围，适合用来比较范围，尤其是已分类的范围。...跨度图只集中显示极端数值，不提供任何关于最小值和最大值之间的数值、整体平均值或数据分布等其他信息。...有时时间线会与图表相互结合，显示定量数据随时间的变化。 推荐的制作工具有：Google Charts、Timeline.js、Tiki-Toki、Vega。 时间表 ?
《Towards Data Science》的出版指南不允许重复这些可视化的描述。因此，请参阅[SPJ02]以获取更多信息，或在Julia Forem上阅读本文的更自包含版本。...不幸的是，这并没有给我们想要的结果：图表将在此范围内绘制，但图表本身仍然使用整个范围，直到20万美元，因此部分绘制在图表外部： 在VegaLite中获得大致相似的结果的唯一方法是使用过滤表达式将数据限制在...但请注意：这在概念上是不同的，不会像在整个数据集上执行的那样给我们完全相同的图表。因此，我们没有这个可视化的真正解决方案。...再加上相对非Julia的语法，需要一些时间来学习和适应，我不建议VegaLite用于偶尔的用户。它需要一些学习和训练。但是，如果你投入了时间和精力，你将获得一个非常强大（且互动性强）的可视化工具。...如果你想自己尝试上面的示例，可以从我的GitHub存储库中获取Pluto笔记本，这是一种可以执行的这篇文章的变体。
不在开发的路上，就在学习的路上，EasyShu低调了好一阵子，只因需要再次开拓新疆域，将交互图表进行到底，引进Vega图表。...最近一周里，除了一些小修小补的优化工作外，全程投入到Vega图表的学习中，也发现了一些新大陆，和读者们分享下。...其中一个Voyager是一个界面化操作的工具，非常合适作数据分析可视化探索。...Voyager有在线网站，有示例数据集，直接拖动字段即可进行可视化探索，非常Tableau风格。 ? Vega Viewer，左边代码，右边可视化图表渲染，一边改一边调效果。 ?...相对工具的学习，会轻松许多，起码是已经封装过，纯界面操作为主，也期待Excel催化剂的读者们也能够加入到这个学习的过程中，学习Excel催化剂+EasyShu，就是站在笔者的肩膀上，更轻松的方式获取到笔者积累到的知识输出
34、气泡图 气泡图是一种包含多个变量的图表，结合了散点图和比例面积图，圆圈大小需要按照圆的面积来绘制，而非其半径或直径。...此外，较大的地区会比较小区域更加显眼，影响读者对数值的感知。 绘制地区分布图时的常见错误：对原始数据值（例如人口）进行运算，而不是使用归一化值（例：计算每平方公里的人口）。...、Protovis、ZingChart、ZoomCharts 44、跨度图 也称为「范围条形/柱形图」或「浮动条形图」，用来显示数据集内最小值和最大值之间的范围，适合用来比较范围，尤其是已分类的范围。...跨度图只集中显示极端数值，不提供任何关于最小值和最大值之间的数值、整体平均值或数据分布等其他信息。...有时时间线会与图表相互结合，显示定量数据随时间的变化。 推荐的制作工具有：Google Charts、Timeline.js、Tiki-Toki、Vega。
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。...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。...第一级专注于快速创建数据图，第二级控制图的基本构建块，而第三级则提供了完全自动的功能来创建没有预设默认值的图表。...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。...Geoplotlib Geoplotlib为创建地图或使用地理数据提供支持，安装之前需要NumPy和pyglet，它可以使用许多不同类型的地图，例如点密度图，区域索引，符号图等。
plotly 使用起来更加简单，但其背后的思路和 matplotlib 一脉相承：你需要定义 fig，描述你需要绘制哪种类型的图表，x 轴，y 轴数据等信息。...plotly 之所以能够交互，是因为其背后是一套 javascript 库，最终渲染出来的是一段 html 代码。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。...他觉得我们在做数据分析的时候，更多是一种探索，而分类是反探索的，因为当你用某种类型的图表来表达数据的时候，你已经对如何分析数据有了先入为主的看法。 那么什么是图表呢？...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。...为了达到这个目标，我们需要提供对 vega-lite 语法在 Elixir 上的封装。
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。...本文完整数据和代码，可联系原文作者云朵君获取！...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。...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。
这是Web上使用最广泛的图表工具，商业用途需要购买商业许可证。 ? 评估：使用阈值非常低。HighCharts具有良好的兼容性，并且成熟且广泛使用。但是，风格很旧，很难扩展图表。...商业用途需要购买版权。 3） Echarts https://echarts.apache.org/en/index.html Echarts是百度数据可视化团队的企业级图表工具。...但它不像Vega和其他基于图形语法的图表库那样灵活，用户很难定制一些复杂的关系图表。...用户可以自由组合Vega语法来构建各种图表。 ? 评估：完全基于JSON语法，Vega提供从数据到图形的映射规则，它支持常见的交互语法。但是语法设计很复杂，使用和学习的成本很高。...用户可以创建和分发交互式和可共享的仪表板，以图形和图表的形式描绘数据的趋势，变化和密度。Tableau可以连接到文件，关系数据源和大数据源以获取和处理数据。 ?
声明意味着只需要提供数据列与编码通道之间的链接，例如x轴，y轴，颜色等，其余的绘图细节它会自动处理。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。如果您使用的是Jupyter Notebook，则需要按以下方式安装它。它还包括一些示例vega数据集。...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。...最初，它可以与JavaScript一起使用，因为JS具有广泛的功能并且需要大量的学习和经验，但是如果你是JS专业人员则不需要犹豫。虽然 Python 和 R 使D3.js变得更简单，但只是一点点！
EasyShu2.95版本更新： EasyShu在2.9基础上，小幅度作更新，主要解决2.9中自定义图表的Vega图表库问题，新版本的Vega库已经作了适配，可满足EasyShu任务窗格的显示。...现在EasyShu2.95可以愉快地直接复用Vega-lite官网的示例图表，不需要引用在线js文件，尽情地享受属于自己的专属图表吧，同时觉得不错的模板时，不妨来EasyShu分享乐园来发表下，让更多人可以享受到您的成果...在打通Vega图表后，未来将可将数据分析领域、特别是R/python等数据分析师、数据科学家们常用的图表均可囊括在内，让普通Excel用户可以接近零门槛，使用界面化交互即可完成一幅带交互特性的网页图表。...2.新型图表模块，使用该模块可以一键绘制复杂类型的图表，这些图表的绘制原本需要使用Excel大量辅助数据与数据计算才能实现，包括柱形图、条形图、面积图、散点图、环形图、统计图总共6种类型。...； 【数据小偷】可以以半自动的方式，帮助用户直接提取图片中图表内容的数据，从而可以获取原图表的数据系列数值； 【多图神器】可以以分面的形式一键绘制多个数据格式相似的图表，包括散点图、柱形图、面积图、条形图
这个 “ i ” 改变了可视化的整个定义。 只需一行代码，我生成了下面这个散点图。您可以根据需要自定义它。请记住指定模式标记，否则您将获得一些线条。 请注意，随着数据的增加，plotly会开始卡滞。...声明意味着只需要提供数据列与编码通道之间的链接，例如x轴，y轴，颜色等，其余的绘图细节它会自动处理。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。如果您使用的是Jupyter Notebook，则需要按以下方式安装它。它还包括一些示例vega数据集。...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...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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
