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。...而Altair是一个专为Python编写的可视化软件包，它能让数据科学家更多地关注数据本身和其内在的联系，相比matplotlib，Altair要简洁的多。 ?...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
它可以用于使用各种GUI工具箱(例如Tkinter，GTK +，wxPython，Qt等)将绘图嵌入到应用程序中。...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。...Seaborn还具有各种工具来选择可以显示数据中图案的调色板。 GGplot Ggplot是一个Python数据可视化库，它基于为编程语言R创建的ggplot2的实现为基础。...API。可在单个可视化中添加不同类型的数据可视化组件或层。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。...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 是一个基于 Vega 和 Vega-Lite 的 Python 可视化库，它提供了一种声明式的方式来创建交互式和高度定制化的图表。什么是声明式数据可视化？...使用 Altair 创建多系列图表除了简单的柱状图，Altair 还支持创建多系列图表，例如线图或面积图，用于比较不同类别或时间序列数据的趋势。...接下来，我们将展示如何创建一个带有下拉菜单过滤器的交互式柱状图，使用户可以选择不同的产品类别来查看销售数据。...Altair 是一个基于 Vega 和 Vega-Lite 的强大 Python 可视化库，通过简洁的 API 和声明式的语法，使得用户能够轻松地创建各种类型的交互式和定制化的图表。...最后，强调了 Altair 在数据分析和可视化中的重要性和实用性，它不仅能够帮助用户更好地理解和传达数据，还能够支持复杂的分析需求和决策过程。
Altair是一个基于Vega和Vega-Lite的声明式统计可视化库，它使得生成交互式、漂亮的图表变得非常简单。...y='y').properties( width=600, height=300).interactive()# 显示图表interactive_line.show()数据转换与聚合在实际的数据分析过程中...Altair是一个基于Vega和Vega-Lite的声明式统计可视化库，具有简洁而强大的接口，使得生成各种类型的图表变得非常简单。...除了静态图表外，Altair还支持创建交互式图表，使得用户可以与数据进行更深入的交互和探索。我们展示了如何添加鼠标悬停提示、选择器、筛选器、缩放和平移等功能，从而实现丰富的交互体验。...综上所述，Altair库是一个功能强大、灵活易用的统计可视化工具，可以帮助用户轻松地创建漂亮的统计图表，并实现丰富的交互体验，为数据分析和可视化工作提供了极大的便利。
Canvas绘制的图形不会出现在DOM结构中，一般小画布、大数据量的场景适合用Canvas，性能更好。...标签的浏览器中，不需要安装任何插件，便可以使用基于 OpenGL ES 2.0 的 API 在 canvas 中进行2D和3D渲染。...其中细节大家可以移步文档使用学习：https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/API/WebGL_API/Tutorial 二、可视化组件和工具 1、ZRender...它具备多源数据整合、报表设计、数据可视化、自助式BI分析、以及数据填报等功能，帮助用户挖掘数据的潜在价值，为管理者制定决策提供数据支撑。...以下是一个柱状图的示例： 这里给大家贴出vega-lite的官网供大家学习：https://vega.github.io/vega-lite/ 三、结语 到这里给大家介绍了几种比较热门的可视化技术或图库
今天要给大家推荐一个新的工具——Altair，一个 Vega-Lite 的包装器，也许这些概念你都还不没了解过，接下来我们就在下面的文章为大家作介绍。...Vega-Lite 是 JavaScript 的高级可视化库，它最最重要的特点是，它的API是基于图形语法的。 什么是图形语法呢？...如果想添加数据提示的功能（tooltip，鼠标悬停在数据上时，会显示该数据的详细信息），只需要增加一行代码： categorical_chart = alt.Chart(data).mark_circle...然而 Altair 却不一样： Altair 的 API 非常全面。这就要感谢 Jake Vanderplas（JVP）伟大的设计，凡是 Vega-Lite 能够做的，Python 就可以做。...这是因为 Altair 只是一个 Python API，它能够生成有效的 Vega-Lite jsons，而 API 是以编程的方式生成的，因此在 Vega-Lite 的新版本发布后，Altair 能够全面而且快速的更新
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。...看完文档后，再用心看了下 Ecosystem 的生态版块，Vega-lite的生态还是不少，好多其他语言和工具在其之上的封装，例如python的Altair轮子。...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。...而Vega Viewer这个VSCode插件，也非常好用，可以在本地的VSCode写Vega-lite的图表Json结构，而不必在在线版的Vega-Editor上写，并且语法提示、关键字智能感应和Vega-Editor...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
以下是Matplotlib的一些主要特点：多平台：支持多种操作系统，包括Windows、Linux和macOS。多种输出格式：可以生成多种格式的图形，如PNG、PDF、SVG、EPS等。...多平台支持：Plotly 可以在多种平台上使用，包括 Jupyter 笔记本、网页应用、移动设备等。...Plotly 是数据科学家、工程师和分析师在进行数据探索和呈现时的有力工具，它的交互性和美观的图表设计使其成为展示复杂数据和分析结果的理想选择。...它构建在 Vega-Lite 之上，Vega-Lite 是一种用于描述图表的高级语法，提供了一种直观的方式来定义数据可视化的外观和行为。...交互式：Altair 支持交互式可视化，可以轻松添加交互式元素，例如工具提示、缩放和选择。基于 Vega-Lite：Altair 核心思想是将数据可视化视为数据集到图形的映射，而不是一个步骤序列。
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 ?...它可以构建精美的图形，从简单的绘图到带有流数据集的复杂仪表板。 使用 Bokeh，可以创建基于 JavaScript 的可视化，而无需自己编写任何 JavaScript。...AltairAltair 是 Python 的声明性统计可视化库，基于 Vega 和 Vega-Lite。 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。...可以通过直接从数据库、网页或电子表格、CSV、XML 和 JSON 等结构化文件中读取数据来输入数据。不过，Power BI 不是开源的，它是一款付费企业工具，提供免费桌面版本。 大家可以从 ?
Drawdata 的特点如下：简洁的 API：Drawdata 的 API 设计简洁明了，使得用户可以轻松地创建和定制图表。...如果你已经熟悉Python的包管理工具pip，那么安装Drawdata将会非常简单。安装DrawdataDrawdata通常作为一个第三方库存在，所以你可以使用pip命令来安装它。...在命令行（终端或命令提示符）中输入以下命令：pip install drawdata这条命令会从Python的包索引（PyPI）下载Drawdata库及其依赖，并将其安装在你的系统中。...Drawdata 使用示例示例：绘制简单的折线图import drawdata as dd# 创建一个新的图表chart = dd.Chart()# 添加数据系列data = [1, 2, 3, 4,...("Y轴")# 渲染图表到文件chart.render("line_chart.png")示例：绘制带有多个数据系列的折线图import drawdata as dd# 创建一个新的图表chart =
本文（以及系列中将要发布的其他文章）的目标是使用完全相同的数据重现[SPJ02]中的可视化效果，但每次当然会使用另一个绘图包，以便对所有包进行1:1的比较。...VegaLite是数据科学包（称为Queryverse）的一部分，其中包括查询语言（Query.jl）、文件IO和UI工具（ElectronDisplay.jl）等。...从技术上讲，VegaLite采取了完全不同的方法：虽然Gadfly完全是用Julia编写的，但VegaLite更像是Vega-Lite图形包的语言接口（注意其名称中的破折号，与Julia包VegaLite...Vega-Lite以JSON格式的可视化规范作为输入，Vega-Lite编译器将其转换为相应的可视化效果。...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。
我最早的启蒙工具是 matplotlib [1]，它很容易上手，照着例子很快就能做出还算不错的图表。...GG 这本书除了把这些概念介绍地很透彻，还对图形的表达做了完整的形式化表述，也正因为如此，很多工具直接在 GG 的基础上进行开发，比如 R 里的 ggplot。...好了，关于 GG 的故事就先讲这么多，等我通读完这本大部头后，有空可以单开一文讲讲我对可视化的认知。...因为最终 altair / deneb 这样的工具是赶不上 vega-lite 的发展的，总会有滞后（比如现在 altair 还不支持 vega-lite 4.9 的新功能），所以用户在极端情况下还是需要掌握...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。
①pyecharts官网 pyecharts官网提供了详细的文档和使用手册，介绍了 Pyecharts 的各种功能、API 和用法。...画廊中的图表通常是交互式的，可以在网页上直接与图表进行互动，例如缩放、筛选或者查看详细数据。 二、安装Pyecharts Win+R 打开运行对话框，在对话框中输入cmd并回车进入命令提示符。...动画关于图表的显示（开启/关闭） 其他选项 tooltip 提示框的整体设置 其他选项 series 针对特定系列的设置...() 设置全局配置，如标题、工具提示等 line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="图表标题")) set_series_opts...打开render.html文件，点击右上角的浏览器图标，可以在浏览器中查看创建的折线图。
在ECharts 4.x/5.x的官网中，最为重要的文档为实例、教程、API和配置项手册。 查询ECharts 5.x“文档”菜单中“API”子菜单的步骤如下。...（2）单击“文档”菜单的子菜单“API”后，“API”界面分为左边的导航区和右边的信息主显示区。单击左边导航区中的链接，就可在右边的信息主显示区中显示该链接所对应的详细内容，如图所示。...工具箱组件与详情提示框组件 ECharts中的工具箱（toolbox）组件包含了可视化图表中一些附加的功能，它内置了多个子工具。 详情提示框（tooltip）组件可以展现出更为详细的数据。...为更加便捷地操作图表并详细地观察图表中的数据，需要配置和使用工具箱组件与详情提示框组件。...在ECharts中，工具箱（toolbox）组件的属性如表所示： 利用2020年3月7日—2020年3月22日某学校作业成绩的最高分和最低分数据绘制折线图，并为图表配置工具箱组件，如图所示。
前言 好久不见，今天终于可以继续来写数据分析系列的文章了。...seaborn有一个让我比较惊艳的地方是它自带有数据集，我们可以直接通过相关的函数就可以进行调用，数据集的文件也可以在下面的GitHub地址中获取。...，我们可以想到的是折线图，确实lineplot可以帮助我们画出漂亮的折线图。...这里的代码顾名思义就非常的简单易懂了，其中palette="RdBu_r"是使用一种颜色模板。 ---- 由于还有非常非常多的图表样式，大家也不用心急全部掌握，只需要根据自己的需求查询API即可。...大家可以通过下面的链接去seaborn的API官网查看它的所以API文档。之后我们会在实战中给大家写出更多的图标样式，敬请期待！ http://seaborn.pydata.org/api.html
写在前面 工作中遇到，简单整理 理解不足小伙伴帮忙指正 「 对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。...set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="主标题", subtitle="副标题")) ) bar.render() 也可以考虑其他一些可视化工具...Matplotlib：Matplotlib 是 Python 中最常用的数据可视化库之一，提供了广泛的绘图功能，包括折线图、散点图、柱状图、饼图等。...Plotly：Plotly 是一个交互式可视化库，可创建高度定制化的图表和可视化界面。Plotly 提供了丰富的图表类型，包括折线图、散点图、柱状图、热力图等，并支持创建交互式的仪表盘和可视化应用。...Altair：Altair 是一个声明式的数据可视化库，使用简单的 Python 语法生成可视化图表。Altair 基于 Vega-Lite 规范，具有清晰的语法和简洁的API。
作者以腾讯云轻量云服务器和1Panel为核心，逐步讲解如何高效部署Alist文件管理系统，不仅涵盖了从服务器配置到应用安装的详细步骤，还贴心地加入了实际操作中的关键提示和常见问题的解决方案。...制作带有多个图层的图表在某些情况下，你可能需要在同一个图表上绘制多个图层，比如绘制不同类型的数据系列或叠加多个图形。...绘制带有误差条的图表在实际的数据分析中，数据点可能会有一定的误差。Matplotlib提供了绘制误差条（error bars）的功能，用于显示数据点的不确定性。...创建带有交互式工具提示的图表Matplotlib可以与plotly库配合使用，创建交互式图表。这种图表支持工具提示、缩放、平移等交互功能。...制作具有图层透明度的图表图层透明度可以帮助你在图表中显示多个重叠的数据系列，而不影响数据的可读性。
添加交互功能：使用交互式可视化工具如Plotly或Bokeh，可以为图表添加交互功能，如放大、缩小、悬停提示等，使用户能够更深入地探索数据。...添加交互功能：使用交互式可视化工具如Plotly或Bokeh，可以为图表添加交互功能，如放大、缩小、悬停提示等，使用户能够更深入地探索数据。...以下是一些常见的比较指标：易用性：工具的API是否易于学习和使用，是否提供了丰富的文档和示例？灵活性：工具是否支持各种类型的图表和自定义设置，以满足不同的需求？...然后，我们探讨了优化可视化效果的方法，包括调整样式、添加标签和注释等技巧。接着，我们介绍了一些进阶技巧与工具，如使用子图和多轴、添加交互功能、使用动画效果等，以及自定义可视化的方法。...最后，我们对不同可视化工具的特点进行了比较与选择，并指出了在实际应用中需要考虑的因素。
效果预览 配上动感的音乐感觉就是不一样啊，要达到上述效果除了核心的Matplotlib绘图外，其他工具和上篇推文 Hans Rosling Charts Matplotlib 绘制 所使用的工具一样啊。...数据处理 由于需要查某些指标随时间的变化趋势，可将数据处理成如下形式（部分）： ? 图表中的 china、usa、japan 等变量可以结合自己的实际需求进行更改，而 time 列则是时间变化。...数据可视化 动态图表的绘制主要在于折线图和散点图的绘制，我们采用的依旧还是面向对象式绘图方式，这里建议绘制较为复杂的图表时多采用此方法进行绘制。完整绘图过程如下： ?...这里需要注意的是zorder属性的设置，这里设置zorder=4,表示散点图绘制在折线图之后，即散点图压在折线图之上，使绘图更加美观。...Matplotlib动态图系列的第三篇--动态条形图 绘制方法。
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