一直在学习新的可视化工具，因为这有助于找到适合手头任务的正确工具。在数据可视化方面，d3通常是首选，最近一直在用Vega。
数据可视化的工具和程序库已经极大丰盛，当你习惯其中一种或数种时，你会干得很出色，但是如果你因此而沾沾自喜，就会错失从青铜到王者的新工具和程序库。如果你仍然坚持使用Matplotlib（这太神奇了），Seaborn（这也很神奇），Pandas（基本，简单的可视化）和Bokeh，那么你真的需要停下来了解一下新事物了。例如，python中有许多令人惊叹的可视化库，而且通用化程度已经很高，例如下面这五个：
如果您了解并使用上面提到的库，那么您就处于进化的正确轨道上。它们可以帮助生成一些令人拍案的可视化效果，语法也不难。一般来说，我更喜欢Plotly+Cufflinks和 D3.js. 以下详细道来：
【导语】如何将我们的数据以更好的形势呈现出来？擅长不同编程语言的程序员会选择各自技术范畴内成熟、好用的工具包，比如 R 语言的开发者最常使用的是 ggplot2，但它不支持 Python；以前 Python 语言的开发者使用最多的是 matplotlib，一个很强大的可视化库，不过它的局限也非常严重，制作交互式图表也是一件难事。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。
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。用户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。
用Excel的话，很难展示出这种效果，那……不如用Python？不用手动排版设计，简单的代码就能直接运行出结果。
“人工智能前沿讲习班”(AIDL)由中国人工智能学会主办，旨在短时间内集中学习某一领域的基础理论、最新进展和落地方向，并促进产、学、研相关从业人员的相互交流。对于硕士、博士、青年教师、企事业单位相关从业者，预期转行AI领域的爱好者均具有重要的意义。2018年AIDL活动正在筹备，敬请关注公众号获取最新消息。
圆环图显示了进度占总进度的百分比，即100%。形状是圆形或圆环，是追踪应用程序中流行的图表类型，尤其是健身应用程序。如下图1所示。
最近，越来越多的研究开始将深度学习方法应用到图数据领域。图神经网络在数据具有明确关系的结构场景，如物理系统，分子结构和知识图谱中有着广泛的研究价值和应用前景，本文将介绍在KDD 2020上发表的两个在这一场景下的最新工作。
导语：今天我们带来一篇来自 Adobe 工程师 Rohit Boggarapu 的文章。他在文章中介绍了一些适合网页开发者的数据可视化和绘图工具，让你不必再花大力气与枯燥的数据抗争。部分工具不要求写代码也可以使用！
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。
之前开发ECharts时，拿着官网的Sample示例就开干，效率确实高了，但后面也重构了很久，直到全面熟悉和掌握了ECharts后，才能得心应手，做出想要的效果，特别是被张杰老师这样的图表专家鞭策下，目前除了满足基本的交互外，对学术论文级的场景需求也完全得到满足（导出矢量图、图例大小位置调整，图例追加等都花了不少精力去优化，2.8版本见分晓）。
前文中提到，我做的第二个项目是个可视化的项目，名字叫 deneb。deneb 是天鹅座的一等星，也是夏季大三角和北十字两个星群的端点之一。deneb 是对 vega-lite 的封装，受 同样封装了 vega-ltie，深得我喜爱的 Python 的库 altair 的启发。嗯，deneb - vega - altair，聪明的你一定想到了我为什么起这样一个名字：
数据可视化的爱好者Severino Ribecca，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
Severino Ribecca 是一位平面设计师，也是数据可视化的爱好者，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
在数据科学领域，数据可视化无疑是当今的首要词汇。无论想分析哪些数据，进行数据可视化似乎都是必要的步骤。但是很多人没有特定的数据可视化概念，也不知道如何实现它。所以，今天将带您了解数据可视化的定义，概念，实现过程和工具。
安装包时可能需要使用pip3，而不是pip。另外，如果这个命令不管用，你可能需要删除 标志--user。
这种图表使用同心圆网格来绘制条形图。每个圆圈表示一个数值刻度，而径向分隔线则用作区分不同类别或间隔（如果是直方图）。
当我开始建造Vincent时, 我的一个目的就是使得地图的建造尽可能合理化. 有一些很棒的python地图库-参见Basemap 和 Kartograph能让地图更有意思. 我强烈推荐这两个工具, 因为他们都很好用而且很强大. 我想有更简单一些的工具,能依靠Vega的力量并且允许简单的语法点到geoJSON文件,详细描述一个投影和大小/比列,最后输出地图. 例如, 将地图数据分层来建立更复杂的地图: 加之,等值线地图需绑定Pandas数据,需要数据列直接映射到地图要素.假设有一个从geo
深度学习的类型按照数据是否有标记来区别可以分为三种：监督学习、半监督学习和无监督学习。事实上人类不可能把每件事都手把手的教给AI。无监督学习应该才是未来的趋势。 ICML给无监督学习单独开了一个专区，包括无监督学习的研究和应用。我们今天主要来关注一下无监督学习应用方面的论文。 深度嵌入的无监督聚类分析（Unsupervised Deep Embedding for Clustering Analysis） 聚类分析对许多数据驱动的应用领域来说非常重要，并且已经以距离函数和分组算法的表现形式被广泛彻底的研究过
Python 可视化库非常多，其中 matplotlib 是优缺点明显的一个库，优点是他非常灵活，缺点就是学习起来相对复杂。
数据可视化对于通过将数据转换为视觉效果来揭示数据中隐藏的趋势和模式非常重要。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。基于详细的数据分析，我们可以决定如何最好地利用手头的数据，帮助我们做出明智的决定。
数据转化成更直观的图片，对于理解数据背后的真相很有帮助。如果你有这方面的需求，而且还在使用Python，那么强烈推荐你试一试Altair。
信用记分卡一直是信用评分的标准模型，因为它们易于理解，使您能够轻松评分新数据-即计算新客户的信用评分。本文将指导您完成使用Credit Scoring for SAS® EnterpriseMiner™开发的信用记分卡的基本步骤，这是我将在信用评分中发布的一系列技巧中的第一个。
本系列或多或少涉及一些 pandas 的骚操作(网上很难看到相关的资料)，其并非可视化的重点，不会多做讲解。
今天的推文我们介绍一个功能很强,但知名度不如Matplotlib、pyecharts等静态或者交互式可视化库-Altair。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!
matplotlib是Python数据可视化库的OG。尽管它已有十多年的历史，但仍然是Python社区中使用最广泛的绘图库。它的设计与MATLAB非常相似，MATLAB是20世纪80年代开发的专有编程语言。
又是一月结束，打工人准时准点的汇报工作如期和大家见面啦。提到汇报，必不可少的一部分就是数据的汇总、分析。
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Python因为其语法简单、胶水语言的特性，诞生了很多好用的轮子（标准库、第三方库），也因此让Python一度成为了最热门的编程语言（2023年1-10月 TIOBE编程语言排名第一）。
本文盘点了12款常用的Python数据可视化库，挑选适合自己业务的那一款吧！Python有很多数据可视化库，这些数据可视化库主要分为交互式可视化库和探索式可视化库。
在实际中，波动率会随时间的变化而变化，这意味着期权价值不仅会随着基础资产价格、期权期限的变化而变化，同时也会随波动率的变化而变化。期权的Vega(V)是指期权价值变化与基础资产波动率变化的比率。如果一个期权的Vega绝对值很大，该期权的价值会对基础资产波动率的变化非常敏感；相反，当一个期权的vega接近零时，基础资产波动率的变化对期权价值的影响则会很小。此外，基础资产本身的vega等于零，也就意味着基础资产波动率对基础资产价格的影响为零，原因是影响基础资产价格的变量中没有其自身波动率这个变量。
kroki是一个开源的免费工具，可以将基于文本的图表描述自动转为图片，支持私有化部署，当然官方也提供了在线服务。
我认为欣赏和享受琐事的最佳方式是旅行。当我说琐碎的时候，它包括门把手，海报，信箱，涂鸦以及我们从未在我们自己的城市中转过头来做的一切。上周我与妻子一起在佛罗伦萨和托斯卡纳旅行时经历了同样的经历。我认为一个人的意识水平和好奇心在旅行时会增加很多倍。在佛罗伦萨，我们住在Fiorenza,它可爱并有早餐。早餐很好，人们甚至更好。在那里，我们遇到了这个来自英国的友好家庭，一个名叫Owen的婴儿和他7岁的妹妹Kyra。欧文和凯拉在吃早餐时玩捉迷藏。凯拉反复躲在同一把椅子后面，跳出来向她的弟弟透露自己。欧文在这个过程中每次都感到惊喜。所有人都天生好奇。然而，随着年龄的增长和熟悉事物，他们会失去它。这种现象可能是我们永远不会为自己城市中的琐事而烦恼的原因。
1. D3 Stars: 46561, Forks: 12465 D3 是一个JavaScript数据可视化库用于HTML和SVG。它旨在将数据带入生活，强调Web标准，将强大的可视化技术与数据驱动的
同时 EasyShu 分享乐园开放，使用 EasyShu 制作自己专属的图表、分享数据可视化见解等赢取订阅时长。
知足知不足，有为有不为 数据透视图可以说是数据透视表的孪生兄弟，它们的设计原理及使用方法基本一致。所以我们在之前学习的关于数据透视表的知识基本都能应用到数据透视图中。 数据透视表与数据透视图，其实是一组数据的不同展现方式。以下关于Power Pivot与数据透视图的3个实用技巧值得我们学习掌握。 一、从数据模型到数据透视图 在Excel中制作图表，通常情况下是基于工作表中现有的数据的，也就是图表基于工作簿中的数据表生成。即使是使用数据透视图，也会同时生成数据透视表，然后再基于数据透视表的数据作图。 这
matplotlib算是python比较底层的可视化库，可定制性强、图表资源丰富、简单易用、并且达到出版质量级别。
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。Python作为数据分析中最流行的编程语言之一，有几个库可以创建精美而复杂的数据可视化，允许分析人员和统计人员通过方便地在一处提供界面和数据可视化工具而轻松地根据其规范创建可视数据模型！
我们早在学习Verilog语言时就学过：相对于begin-end顺序执行的语句块，还存在fork-join并行执行的语句块。这些知识用起来已经很顺手了，但是当学习到SystemVerilog语言的时候，突然告诉你：其实fork-join还有两个失散多年的亲兄弟活着！那就是fork-join_any和fork-join_none！！！
数据分析统计类刚需图表，满足学术群体的作图需求，亦是普通商业用户的统计学知识累积后的数据分析晋级之选。
点阵图表 (Dot Matrix Chart) 以点为单位显示离散数据，每种颜色的点表示一个特定类别，并以矩阵形式组合在一起。
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