安装和导入Altair软件包 除了安装Altair和它的依赖软件外，还需要安装其他前端工具，比如Jupyter Notebook、JupyterLab、Colab等等。...在代码开头别忘了导入Altair： import altair as alt 完成以上准备工作，我们就可以开始绘图了 开始绘制图表 Altair中的基本对象是Chart，它将数据框作为单个参数。...实际上，Altair还能方便地对数据进行分类和汇总，绘制统计直方图。 相比其他绘图工具，Altair的特点在于不需要调用其他函数，而是直接在数轴上进行修改。...在统计学上，我们还能定义平均值的置信区间，为了让图表更好看，可以分别列出三个不同产地汽车的耗油量平均值置信区间： alt.Chart(cars).mark_area(opacity=0.3).encode...最后我们可以用图层API将平均值和置信区间两幅图叠加起来： spread = alt.Chart(cars).mark_area(opacity=0.3).encode(x=alt.X('Year',
在代码开头别忘了导入Altair： import altair as alt 完成以上准备工作，我们就可以开始绘图了 开始绘制图表 Altair中的基本对象是Chart，它将数据框作为单个参数。....mark_point().encode( x='Miles_per_Gallon', y='Horsepower', color='Acceleration' ) 在统计学上，我们还能定义平均值的置信区间...，为了让图表更好看，可以分别列出三个不同产地汽车的耗油量平均值置信区间： alt.Chart(cars).mark_area(opacity=0.3).encode( x=alt.X(‘Year’,...per Gallon’)), y2=’ci1(Miles_per_Gallon)’, color=’Origin’ ).properties( width=600 ) 最后我们可以用图层API将平均值和置信区间两幅图叠加起来...如果需要了解更多，请参阅GitHub页说明： https://github.com/altair-viz/altair
基础可视化：Matplotlib、Seaborn、Altair 交互可视化：Bokeh、plotly 地图可视化：Cartopy、Folium Web可视化：Dash BI可视化：Superset 流程图可视化...比如说Seaborn可以一行代码设置图表的配色风格，什么统计风、商务风、学术风，都给你搭配的妥妥的，还有像置信区间这种专业领域的图表也集成到函数中。...Altair Altair也是Python中一个主打统计分析的可视化库，它和Seaborn不同的是，语法会更加简洁，让你在可视化的过程中去分析梳理数据。...学习文档：https://altair-viz.github.io/ 示例代码 import altair as alt from vega_datasets import data source =...plotly图表类型比较丰富，比如折线图、散点图、面积图、条形图、误差条、方框图、直方图、热图、子图、多轴图、极坐标图、气泡图、地图等等，这些都集成好固定的函数用法，可以拿来即用。
下面是因INFORnotes的分享 与其他绘制森林图的包相比，forestploter将森林图视为表格，元素按行和列对齐。可以调整森林图中显示的内容和方式，并且可以分组多列显示置信区间。...森林图的布局由所提供的数据集决定。 基本的森林图 森林图中的文本 数据的列名将绘制为表头，数据中的内容将显示在森林图中。应提供一个或多个不带任何内容的空白列以绘制置信区间（CI）。...#> 6 1.51 (0.67 to 2.35) 应用主题绘制简单的森林图...", theme = tm) # Print plot plot(pt) 编辑森林图 edit_plot可用于更改某些列或行的颜色或字体。
接下来看下区间估计： 给定置信水平，根据估计值确定真实值可能出现的区间范围，该区间通常以估计值为中心，该区间则为置信区间。...3.置信区间与置信水平 一般我们用中括号[a,b]表示样本估计总体平均值误差范围的区间。a、b的具体数值取决于你对于”该区间包含总体均值”这一结果的可信程度，因此[a,b]被称为置信区间。...例如我们最常用的95%置信水平，就是说做100次抽样，有95次的置信区间包含了总体均值。...从上面的例子来看，计算置信区间的套路如下： 1.首先明确要求解的问题。...5.计算置信区间 a = 样本均值 – z标准误差 b = 样本均值 + z标准误差 用公式表示置信区间： x ‾ ± z s n \overline x \pm z \frac{s}{\sqrt
Altair 8800 是 1975 年发布的自建家用电脑套件。Altair 基本上是第一台个人电脑（PC），虽然 PC 这个名词好几年前就出现了。...有些人认为为 Z80（与 Altair 的 Intel 8080 密切相关的处理器）编写仿真器真是太棒了，并认为它需要一个模拟 Altair 的控制面板。...所以如果你想知道 1975 年使用电脑是什么感觉，你可以在你的 Macbook 上运行 Altair： image.png Altair 8800 安装它 你可以从这里的 FTP 服务器下载 Z80...Altair 模拟器位于 z80pack-1.26/altairsim 下。你现在需要编译模拟器本身。...运行该可执行文件，你应该会看到标志性的 Altair 控制面板！ 如果你想要探究，请阅读原始的 Altair 手册 如果你喜欢这篇文章，我们每两周更新一次！
https://altair-viz.github.io/index.html ?...Altair Renderers Altair Internals: Understanding the Library API Reference Altair Ecosystem Case Studies...: Altair + Notebook Quick Start: Altair + Colab Quick Start: Altair + JupyterLab We recommend installing...Altair with JupyterLab....altair vega_datasets jupyterlab To install JupyterLab and Altair with pip, run the following command
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。...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：..., 'D'], 'value': [10, 20, 15, 25]}) # 绘制柱状图 chart = ( alt.Chart(data) .mark_bar(width=100)...点的大小，代表不同的 size 列的值 tooltip 参数，使得当鼠标停在泡泡上面时，会出现提示信息 王者 接下来才是 altair 的核心，还是前面的泡泡图，不过可以缩放平移交互： import altair...这样当我们在散点图中选择区域时，下方的柱状图会根据所选择的区域显示相应的数据。
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。...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。...如下图所示，我们用圆圈标记、线标记和文本标记的组合来构建一个图。最终的代码可读性强，而且易于修改，这对于 matplotlib 来说是很难的。 ? ?...有点很多，同时也存在一些不足 Altair 的主要缺点 没有 3d 绘图。如果3d可视化对您的工作很重要，那么 Altair 不太适合您。 Altair 不是 D3.js。...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。
使用 Altair，我们可以通过类似于 Seaborn 图的条形图、直方图、散点图和气泡图、网格图和误差图等创建交互式数据可视化。...对于 Altair 图，我们会发现 x 和 y 列在语法中已互换，以避免出现更高和更窄的图。 交互图 我们现在来到这个比较中的最后一组可视化——交互式绘图。...Altair 其他要点 饼图和甜甜圈图 可惜的是，Altair 不支持饼图。这是 Seaborn 获胜的一个点，我们可以利用 matplotlib 功能通过 Seaborn 库生成饼图。...写在最后 我们绘制了不少 Seaborn 和 Altair 的各种类型的图。数据可视化库——Seaborn 和 Altair 看起来同样强大。...与 Altair 相比，Seaborn 的语法更易于编写和理解；而与 Seaborn 图相比，Altair 中的数据可视化似乎更加美观及引人注目。
神奇的Altair 介绍本期主角之前，先给大家一张GIF ? 是不是很炫酷？更神奇的是，完成这么一幅可交互的图表，仅需不到20行代码。...这幅图是用Python的可视化库Altair绘制的，Altair可以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。...事实上，Altair能做的还有很多，大家可以去官网example gallery观赏 ?...安装、配置、导入Altair 如果你安装的是anaconda（我强烈建议你安装这个IDE），Altair已经内置，无需再安装。...的DataFrame格式传入； 以Data对象传入； 以指向csv或json文本的url传入； Mark:定义好数据之后，需要选择显示的图形比如条形图、折线图、面积图、散点图、直方图、地图等各种交互式图表
置信度和置信区间是统计学概念，本文介绍相关内容。 点估计 我们经常需要获取某个分布的参数，当样本空间特别大或者不方便统计所有样本时，常常会用部分样本来估计系统参数，这个方法称作点估计。...比如说我有 95% 的把握估计我高考分数是 600-650，这里的置信区间就是 [600,650]，置信度就是 95%。...此时我们假设样本服从正态分布，那么求得样本的均值作为分布均值的估计，样本方差乘以 \frac{n}{n-1}作为分布方差的无偏估计 那么我们获取了分布模型、参数，那么以均值为中心，可以向两边划定置信区间...将置信区间的正态分布 pdf 积分起来，得到的就是真值落在这个范围内的概率 常用的置信区间就是以 \sigma 记录的 距离均值 μ 左右 1 \sigma 置信区间，数值分布在(μ-σ,μ+σ)中的概率为...0.6826 距离均值 μ 左右 2 \sigma 置信区间，数值分布在(μ-2σ,μ+2σ)中的概率为 0.9545 距离均值 μ 左右 3 \sigma 置信区间，数值分布在(μ-3σ,μ+3σ)
Altair是什么 Altair是统计可视化Python 库，目前在GitHub上已经收获超过3000 Star。...) 牛刀小试——弄出一个条形图 Altair 很强调变量类型的区分和组合。...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的编码样式（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的差距，如下图所示。...对照柱形图的实现代码，条形图的实现代码变化的部分如下所示。...我们可以使用面积图描述西雅图从2012 年到2015 年的每个月的平均降雨量统计情况。接下来，进一步拆分平均降雨量，以年份为分区标准，使用阶梯图将具体年份的每月平均降雨量分区展示，如下图所示。
3).柱状图的操作 柱状图经常用来进行对比分析，非常直观。看一下它的程序和可视化结果如下图所示: ?...同时，上述程序可以看出，Altair不需要其他库的支持，就可以创建出柱状图。如果大家想要按照不同的原产地，创建出不同的柱状图时，可以利用下面的程序来进行创建。 ?...然后，我们利用Altair来做一个交互式的可视化，程序如下所示： ? 上图程序中，根据读入数据中，小姐姐们的身高和体重来创建横纵坐标，根据小姐姐们的年龄来区别颜色，创建一个点图。...然后创建一个柱状图与上面的点图产生联动。其效果如下图所示: ?...5 总结 以上就是小编带给大家关于Altair的分享，Altair相比于其他的可视化神器，具有强大的交互功能，能够更加帮助使用者窥探到数据中的信息，大家也赶快安装Altair来进行交互体验吧。
Python求解正态分布置信区间 正态分布和置信区间 正态分布（Normal Distribution）又叫高斯分布，是一种非常重要的概率分布。...置信区间是对该区间能包含未知参数的可置信的程度的描述。...使用SciPy求解置信区间 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats N = 10000 x...统计学中的标准偏差除的是N # SciPy中的std计算默认是采用统计学中标准差的计算方式 mean, std = x.mean(), x.std(ddof=1) print(mean, std) # 计算置信区间...使用Matplotlib绘制正态分布密度曲线 # 绘制概率密度分布图 x = np.arange(-5, 5, 0.001) # PDF是概率密度函数 y = stats.norm.pdf(x, loc
在数据可视化时，除了展示数据的某个具体指，其置信区间也具有非常重要的参考意义，下图是一个典型的线性回归的拟合结果 ?...涂色的蓝色直线表示的是线性回归的预测值，浅蓝色区域则是由每个预测值的置信区间构成，在matplotlib中， 可以通过fill_between系列函数来实现图中的置信区间的展示效果。...添加置信区间 用法如下 >>> N = 21 >>> x = np.linspace(0, 10, 11) >>> y = [3.9, 4.4, 10.8, 10.3, 11.2, 13.1, 14.1...通过fill_between系列函数，可以实现面积填充的功能，无论是绘制置信区间，还是曲线下面积，都可以轻松实现。 ·end·
Altair是什么 Altair是统计可视化Python 库，目前在GitHub上已经收获超过3000 Star。...( data ) 牛刀小试——弄出一个条形图 Altair 很强调变量类型的区分和组合。...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的编码样式（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的差距，如下图所示。...对照柱形图的实现代码，条形图的实现代码变化的部分如下所示。...我们可以使用面积图描述西雅图从2012 年到2015 年的每个月的平均降雨量统计情况。接下来，进一步拆分平均降雨量，以年份为分区标准，使用阶梯图将具体年份的每月平均降雨量分区展示，如下图所示。
主要内容如下： Altair绘图三大主要步骤 Altair样例 Altair绘图三大主要步骤 在绘制可视化作品之前，我们需要导入绘图所需的数据，Altair库的数据导入格式是标准的Pandas.Dataframe...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...如我们可以使用 mark_point() 来绘制点图，代码如下： alt.Chart(data).mark_point() 除了mark_point()绘图函数外，Altair提供的其他表格类型如下表...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： ?...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
总第143篇/张俊红 今天这篇聊聊统计学里面的置信度和置信区间，好像没怎写过统计学的东西，这篇试着写一写。 1.点估计 在讲置信度和置信区间之前先讲讲点估计，那什么是点估计呢？...比如说我有 95% 的把握估计我高考分数是 600-650，这里的置信区间就是 [600,650]，置信度就是 95%。 一般置信度和置信区间是同向的，啥意思呢？就是置信度和置信区间一般是相同趋势。...当置信度很高时，置信区间也会很大；当置信区间很大时，置信度也会很高。...4.如何计算置信区间 那么我们该如何通过部分样本来计算总体的一个置信区间呢？主要有下面几个步骤： step1：首先明确要求解的问题。就是你要预估什么？不管是全校学生身高还是学生成绩。...最后置信区间就为 [a,b]。
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