首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

7步搞定Python数据可视化,业界大牛出品教程,Jupyter、Colab都有在线版

Vega-Lite是一种交互式图形高级语法,用简明JSON语法,快速生成可视化图形,Vega-Lite规范可以编译为Vega规范。 比如下图,左边图形,背后就是右侧代码来实现。 ?...Altair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。...Altair也是基于Vega和Vega-Lite而来,使用语言是Python,因此,Vega-Lite和Altair两者一同服用,效果最好哦。...教程作者非常友好,在Jupyter、Colab、Observable三个平台都准备了课程,你可以选择自己习惯平台,或者直接去Colab上,用自己数据体验一下。 ? 整体教程包含7个部分: ?...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Altairdebug

1.6K40

7步搞定Python数据可视化,业界大牛出品教程,Jupyter、Colab都有在线版

Vega-Lite是一种交互式图形高级语法,用简明JSON语法,快速生成可视化图形,Vega-Lite规范可以编译为Vega规范。 比如下图,左边图形,背后就是右侧代码来实现。 ?...Altair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。...Altair也是基于Vega和Vega-Lite而来,使用语言是Python,因此,Vega-Lite和Altair两者一同服用,效果最好哦。...教程作者非常友好,在Jupyter、Colab、Observable三个平台都准备了课程,你可以选择自己习惯平台,或者直接去Colab上,用自己数据体验一下。 ? 整体教程包含7个部分: ?...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Altairdebug

1.3K20
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

这款Python数据可视化库真香!

它非常简单、友好,并基于强大Vega-Lite JSON规范构建,我们只需要简短代码即可生成美观、有效可视化效果。...可以将可视化作品导出为PNG/SVG 格式图片、独立运行HTML 格式网页,或者在线上Vega-Lite 编辑器中查看运行效果。 在Altair中,使用数据集要以“整洁格式”加载。...条形图可以更好地使用长度变化比较商品销售利润差距,如下图所示。 对照柱形图实现代码,条形图实现代码变化部分如下所示。...各章概要 第1 章,介绍Altair 安装方法和Jupyter 安装方法,重点讲解Altair 数据JSON 数据结构和Pandas 数据对象,以及数据预处理高效工具。...第7 章,以数据集为核心,详细分析不同案例可视化模型和探索分析维度,深入介绍不同应用领域数据集和变量类型,以及构建不同应用领域可视化模型。

1.6K30

Altair适用于气象领域Python数据可视化库,文末送书!

它非常简单、友好,并基于强大Vega-Lite JSON规范构建,我们只需要简短代码即可生成美观、有效可视化效果。...可以将可视化作品导出为PNG/SVG 格式图片、独立运行HTML 格式网页,或者在线上Vega-Lite 编辑器中查看运行效果。 在Altair中,使用数据集要以“整洁格式”加载。...可以通过将不同变量类型相互组合从而生成统计图形,以便更直观地认识数据。 按照不同变量类型组合方式划分,变量类型组合方式可以分为如下几种。 名义型变量+数量型变量。 时间型变量+数量型变量。...这里以名义型变量+数量型变量中一条来讲解。 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差距,如下图所示。 对照柱形图实现代码,条形图实现代码变化部分如下所示。

2.2K71

Python数据可视化 被Altair圈粉了!

它非常简单、友好,并基于强大Vega-Lite JSON规范构建,我们只需要简短代码即可生成美观、有效可视化效果。...可以将可视化作品导出为PNG/SVG 格式图片、独立运行HTML 格式网页,或者在线上Vega-Lite 编辑器中查看运行效果。 在Altair中,使用数据集要以“整洁格式”加载。...可以通过将不同变量类型相互组合从而生成统计图形,以便更直观地认识数据。 按照不同变量类型组合方式划分,变量类型组合方式可以分为如下几种。 名义型变量+数量型变量。 时间型变量+数量型变量。...这里以名义型变量+数量型变量中一条来讲解。 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差距,如下图所示。 对照柱形图实现代码,条形图实现代码变化部分如下所示。

1.7K20

这些条形图用法您都知道吗?

前提是绘图数据已做了统计汇总); position:用于设置条形图摆放位置,默认为'stack',表示绘制堆叠条形图;如果指定为'dodge',表示绘制水平交错条形图;如果为'fill',表示绘制百分比堆叠条形图...如果绘图数据涉及是双离散变量单数值变量或者双数值变量单离散变量时,也可以借助于geom_bar函数绘制堆叠条形图、百分比堆叠条形图、交错条形图和对比条形图。...双离散单数值百分比堆叠条形图 # 明细数据--双离散单数值变量百分比堆叠条形图 ggplot(data = weather2017, mapping = aes(x = aqiInfo, fill...如上图所示,该图形最大好处是既可以实现数据组内比较(如相同空气质量等级下不同风力比较),也可以实现数据组间比较(如相同风力下不同空气质量比较)。...如上图所示,浅色且较宽条形图可以用作参考对象(如数据目标销售额),深色且较窄条形图可以用作比较对象(如数据实际销售额)。通过这种图形,就能够一眼发现参考对象与比较对象之间差异。

5.5K10

python数据可视化第三方库有哪些_数据可视化!看看程序员大佬都推荐几大Python库…

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 数据可视化是数据分析中极为重要部分,而数据可视化图表(如条形图,散点图,折线图,地理图等)也是非常关键一环。...Ggplot可以使用高级功能创建数据可视化,例如条形图,饼图,直方图,散点图,错误图等。 API。可在单个可视化中添加不同类型数据可视化组件或层。...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数据可视化设计声明性语言。...数据可视化专家可以使用bokeh为现代Web浏览器创建各种交互式图,该bokeh可用于交互式Web应用程序,HTML文档或JSON对象。Bokeh具有3个级别可用于创建可视化。...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地图,例如点密度图,区域索引,符号图等。

2.7K10

smile——Java机器学习引擎

凭借先进数据结构和算法,Smile提供了最先进性能。Smile有很好文档记录,请查看项目网站以获取编程指南和更多信息。...对于在非Java代码中读/写模型,我们建议使用XStream以串行化训练模型。XStream是一个简单库,用于将对象序列化为XML并再次序列化。...可视化 Smile提供了一个基于Swing数据可视化库SmilePlot,它提供散点图、线图、阶梯图、条形图、方框图、直方图、3D直方图、树状图、热图、hexmap、QQ图、等高线图、曲面和线框。...使用mile.plot.vega软件包,我们可以创建一个规范,将可视化描述为从数据到图形标记(如点或条)属性映射。 该规范基于Vega-Lite。...Vega-Lite编译器自动生成可视化组件,包括轴、图例和比例。然后,它根据一组精心设计规则确定这些组件属性。 示例

1.4K40

12个Python数据可视化库

优势在于能够创建交互式网站图,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。...5 plotnine plotnine是Python中图形语法一种实现,它基于ggplot2包,语法绘图功能强大,可以轻松将数据映射到构成图可视对象,然后创建自定义图形。...因为是基于Vega-Lite(交互式图形语法)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ggplot2包和Python绘图系统。ggplot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绘图。...1 Matplotlib Matplotlib是Python数据可视化库元老,尽管它已有十多年历史,但仍然是Python社区中使用最广泛绘图库,编写几行代码即可生成线图、直方图、功率谱密度图、条形图

1.7K20

matlab中绘制三维柱状图bar3函数使用方法

'grouped' 显示 n 组 m 个垂直条,其中 n 是行数,m 是 Z 中列数。每组包含一个对应于 Z 中每列条形。 'stacked' 为 Z 中每行显示一个条形。...条形高度是行中元素总和。每个条形标记有多种颜色,不同颜色分别对应不同元素,显示每行元素占总和相对量。 bar3(...,color) 使用 color 指定颜色显示所有条形。...返回由 Surface 对象组成向量。如果 Z 是矩阵,则 bar3 将为 Z 中每一列创建一个 Surface 对象。...案例 创建三维条形图 加载数据集 count.dat,它会返回一个三列矩阵 count。将 Z 保存为 count 前 10 行。...通过指定样式选项为 stacked 对 Z 每行元素进行堆叠

47810

数据可视化?不如用最经典工具画最酷炫

让我们看看这个例子,变形和排版能让你 EXCEL 图表变得与众不同。首先选择一行数据插入柱状图。 ? 去除多余部件,仅保留纵坐标轴标签,并添加数据标签。 ?...但是这种图形也有着明显缺点,若圆环图和其中片段过多,就不能很好比较不同环中同类片段,人眼对圆弧长度、扇形面积等并不那么敏感。有的时候用堆积条形图更合适。 PPT篇 1、堆叠球形图 ?...PPT 难道不是用来画图吗?让我们先看看上面这组数据,多层包含关系。 一般两层关系我们可以采用重叠柱状图,能够直观地比较子对象与父对象。 ?...而更多层关系用柱状图堆叠太多会显得不够美观,那么可以换一种形状。圆天生就具有包含感觉,利用起来非常方便。 ?...第2种:按堆叠球形图思路又何尝不可呢,加以箭头又体现了球体膨胀过程。 ? 第3种:是的,不得不说箭头真的很好用,只要把它和常规条形图组合,效果就会变得不一样,既反映了时间变化方向又体现了增长。

2.7K20

数据可视化基础》第九章:比例可视化(二)

一个堆叠条形图可视化例子 在上面说到堆叠条形图时候,我们说到,由于内部比例相对变化问题。所以不建议用堆叠条形图来可视化时间序列数据。但是如果只有两个分组的话,那么就可以使用堆叠条形图了。...例如在观察一个地方一段时间男女比例构成时候,我们就可以使用堆叠条形图。 ? 对于一个连续性多分组比例数据,如果使用堆叠条形图的话,会是很多并排条形,可视化效果不好。...这个时候我们就可以使用堆叠密度图来进行可视化。 例如我们在可视化健康状态和年龄时候,其中年龄可以当作连续性变量,如下图所有,利用堆叠密度图可视化效果还是不错。...但是,同样对于这个图对于都是相对变化,所以之间绝对变化很难观察出来。 4....将比例分别可视化为总体一部分 并排条形图问题是,它们无法清晰地看到各个亚组相对于整体变化,而堆叠条形图问题在于,由于它们具有不同基线,因此无法轻松比较不同条形图

1.1K30

文献配套GitHub发表级别绘图之饼图

此外,图形中还可能包含数据统计变换(statistical transformation,缩写stats),最后绘制在某个特定坐标系(coordinate system,缩写coord)中,而分面(...facet)则可以用来生成数据不同子集图形。...下面首先来复现Fig.1a(pie chart& rose chart),用饼图呈现出不同组织数量 Fig.1 一、数据载入 library(ggplot2) library(scales...,需要调整顺序的话可以加上level参数 data$group <- factor(data$group) head(data) 二、首先生成柱状图 开始选择合适几何对象,就是用什么样图片来直观表示我们数据...除此之外,ggplot2提供了众多几何对象geom_xyz()供大家选择,完整几何对象可以下载RStudio公司总结ggplot2 cheetsheet。

1.9K20

图表(Chart & Graph)你真的用对了吗?

有以下几种类型,用于创建对比数据图表: 柱状图 条形图 百分比图 线形图 散点图 子弹图 2. 是否需要展示数据组成部分?...这种图表类型主要用于展示数据所有组成部分,例如各省份数据合在一起组成全国数据。 有以下几种图表类型,展示数据组成: 饼状图 堆叠条形图 堆叠柱形图 面积图 瀑布图 3. ...关系图形很适合于显示一个变量与单个或多个不同变量之间关系,以便查看变量是否对其它变量产生了影响。 关系图形有以下几种类型: 散点图 气泡图 线形图 下面是13 种用于分析和呈现数据不同类型图表。...6)堆叠条形图 这种图表用于比较多个不同数据集,并显示每个被比较数据组成。 设计堆叠条形图最佳做法: 最适用于说明部分和整体关系。 使用对比色,会使对比更加清晰。...设计散点图最佳做法: 尽可能包含数据。 启动y轴为0,以便准确地表示数据。 只使用两条趋势线,以便点数据更好理解。 9)气泡图 气泡图类似于散点图,用于显示分布或关系。

2.3K10

原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

我们可以将 11 种不同字符串值分配给 kind 参数,也就可以创建出不一样绘图了。...同时 .plot 也是 Pandas DataFrame 和 series 对象属性,提供了 Matplotlib 可用一小部分绘图功能。...默认情况下显示图例图例,但是我们可以将 legend 参数设置为 false 来隐藏图例。 条形图 条形图是一种基本可视化图表,用于比较数据组之间值并用矩形条表示分类数据。...: df_3Months.plot(kind='barh', figsize=(9,6)) Output: 我们还可以在堆叠垂直或水平条形图上绘制数据,这些条形图代表不同组,结果条高度显示了组组合结果...直方图 直方图是一种表示数值数据分布条形图,其中 x 轴表示 bin 范围,而 y 轴表示某个区间内数据频率。

4.5K50

数据可视化设计指南

时间变化图包括: 1.折线图 2.条形图 3.堆叠条形图 4.K线图 5.面积图(折线图) 6.时间线 7.地平线图(折线图) 8.瀑布图 同类别分析 同类别分析是同一维度下不同类别的数据之间比较分析...类别比较表包括: 1.条形图 2.分组条形图 3.气泡图 4.多线形图 5.平行坐标图 6.项目符号图 排序 可以用排序图表呈现各个分析对象名次。 用例包括: 选举结果排名 绩效统计排名 ?...占比图表包括: 1.堆叠条形图 2.饼图 3.甜甜圈图 4.堆积面积图 5.矩形树图 6.旭日图 相关性图表 相关性图表显示两个或多个变量之间相关性。...面积图 面积图有几种类型,包括堆叠面积图和重叠面积图: 堆叠面积图显示了多个数据类别(在同一时间段内)彼此堆叠 重叠面积图显示了多个数据类别(在同一时间段内)彼此重叠 这两个图区别在于堆叠面积图是各个类别数据叠加显示...取而代之是,使用堆叠面积图来比较一个时间维度内多个数据类别(水平轴表示时间)。 ? 允许。 使用堆叠面积图表示多个数据,能够保持良好可读性。3个类别的数据堆叠显示 ? 禁止。

6K31

图表解析系列之柱状图

释义 是一种以长方形长度为变量统计图表。长条图用来比较两个或以上价值(不同时间或者不同条件),只有一个变量,通常利用于较小数据集分析。长条图亦可横向排列。...请注意:【条形图】在不同产品或是概念解析中存在差异,例如在维基百科中,条形图等同于柱状图,认为柱状图为条形图另一种称呼。而更多时候条形图我们可理解为专指横向柱状图。...图片 堆叠柱状图:由堆叠项将一个类别拆成多个子类别形成堆叠柱状图。 图片 双轴图(组合图) 双轴图指标分为左侧指标和右侧指标,对应坐标轴分别为坐标 Y 轴左轴(主轴)和右轴(副轴)。...通常以柱状图与折线图搭配使用,例如下图展示一年中各个月份销量(柱状图)与目标完成率(折线图)。 图片 适用场景 柱状图最适合对分类数据进行比较。...如果人为改变高度,那么数据比例关系会失常。 图片 示例(来源为《用数据讲故事》): 2012 年秋季,我们好奇布什减税政策结束之后会发生什么。

2K50
领券