出口时背衬的标记中的数据被删除，并且因此标记在离开视觉场景属性被评估“ 在"encode"属性中使用模式。...可以从另一个标记本身指定数据！在这种情况下，将使用rect标记中的数据，这样就可以获得每个矩形的中心并将文本放在中间。要访问"datum"在表达式中使用的数据点。...要自定义是可寻址的元素是： legend对于图例组标记， title对于标题文字标记， labels对于标签文字标记， symbols对于图例符号标记， entries对于包含符号/标签对的符号图例组标记...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...（经度，纬度）数据的制图投影 事件流：定义输入事件流以指定交互 布局：对一组组标记执行网格布局 最后的评论 今天在工作流程中使用Vega来构建和测试关于数据可视化选择的假设。
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。...Altair图形语法 Chart有三个基本方法：数据（data）、标记（mark）和编码（encode），使用它们的格式如下：alt.Chart(data).mark_point().encode( encoding..._1='column_1', encoding_2='column_2', etc. ) Data：Altair内部使用的数据以Pandas中的Dataframe格式存储，但有以下三种方式传入： 以Pandas...Altair还为创建交互式图像提供了一个selection的API，在选择功能上，我们能做出一些更酷炫的高级功能，例如本文开头处展示的GIF，对选中的数据点进行统计，生成实时的直方图。
Plotly基于plotly.js，而plotly.js又基于D3.js，因此它是一个高级图表库，与Bokeh一样，Plotly的 强项是制作交互式图 ，有超过30种图表类型， 提供了一些在大多数库中没有的图表...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。所以，只有当数据点的小于500K时，我才会使用plotly。 ?...有许多投影可供选择。 让我们用美国失业的Geojson生成一个Choropleth地图。...，你可以添加标记，弹出窗口等等。...统计可视化最明显的特征是以整洁的Dataframes开始。您还可以将绘图另存为图像或在vega编辑器中打开它以获得更多选项。Altair可能不是最好的，但绝对值得一试。
Plotly基于plotly.js，而plotly.js又基于D3.js，因此它是一个高级图表库，与Bokeh一样，Plotly的 强项是制作交互式图 ，有超过30种图表类型， 提供了一些在大多数库中没有的图表...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。所以，只有当数据点的小于500K时，我才会使用plotly。...有许多投影可供选择。 让我们用美国失业的Geojson生成一个Choropleth地图。...，你可以添加标记，弹出窗口等等。...统计可视化最明显的特征是以整洁的Dataframes开始。您还可以将绘图另存为图像或在vega编辑器中打开它以获得更多选项。Altair可能不是最好的，但绝对值得一试。
Plotly基于plotly.js，而plotly.js又基于D3.js，因此它是一个高级图表库，与Bokeh一样，Plotly的 强项是制作交互式图 ，有超过30种图表类型， 提供了一些在大多数库中没有的图表...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。所以，只有当数据点的小于500K时，我才会使用plotly。...有许多投影可供选择。 让我们用美国失业的Geojson生成一个Choropleth地图。...，你可以添加标记，弹出窗口等等。...统计可视化最明显的特征是以整洁的Dataframes开始。您还可以将绘图另存为图像或在vega编辑器中打开它以获得更多选项。Altair可能不是最好的，但绝对值得一试。
最后不得不说的是，用 matplotlib 制作交互式图表是一件相当困难的事情。 Altair 和图形语法 Altair 是 Vega-Lite 的包装器。...决定什么数据应该作为x轴，什么作为y轴；图形中数据标记的大小和颜色。 Encoding. 指定数据变量类型。日期变量、量化变量还是类别变量？...如果变量类型指定为类别变量，那么 Altair 会为每个类别赋予不同的颜色。（例如 红色，黄色，蓝色） 补充：Vega-Lite 有两种类型的类别变量：名义变量和序数变量。...名义变量的集合中，各元素的排序阶数没有任何实际意义，例如大陆集合是欧洲，亚洲，非洲，美洲，大洋洲，他们的次序没有任何数值上的意义；序数变量的集合中，各元素的排序阶数是有实际意义的，例如亚马逊的评论可以是一星...这点小小的改变就足以使得 Altair 明白，它不该使用连续色标，而是使用独立色标。 图表的扩展 Altair 的另一个美妙之处就是，我们可以从现有的图表中创建新的图表。
在每个流程阶段中，流向箭头或线可以组合在一起，或者往不同路径各自分开。我们可用不同颜色来区分图表中的不同类别，或表示从一个阶段到另一个阶段的转换。...热图适用于显示多个变量之间的差异；显示当中任何模式；显示是否有彼此相似的变量；以及检测彼此之间是否存在任何相关性。...图表中可加入直线或曲线来辅助分析，并显示当所有数据点凝聚成单行时的模样，通常称为「最佳拟合线」或「趋势线」。 如您有一对数值数据，可使用散点图来查看其中一个变量是否在影响着另一个变量。...推荐的制作工具有：Coggle、MindMup 记数符号图表 记数符号图表 (Tally Chart) 既是记录工具，也可通过使用标记数字系统来显示数据分布频率。...完成收集所有数据后，把所有标记加起来并把总数写在下一列或下一行中，最终结果类似于直方图。 推荐的制作工具有：纸和笔。 日历图 人类曾开发出各种日历系统作为组织工具，帮助我们提前做好计划。
在每个流程阶段中，流向箭头或线可以组合在一起，或者往不同路径各自分开。我们可用不同颜色来区分图表中的不同类别，或表示从一个阶段到另一个阶段的转换。...热图适用于显示多个变量之间的差异；显示当中任何模式；显示是否有彼此相似的变量；以及检测彼此之间是否存在任何相关性。...图表中可加入直线或曲线来辅助分析，并显示当所有数据点凝聚成单行时的模样，通常称为「最佳拟合线」或「趋势线」。 如您有一对数值数据，可使用散点图来查看其中一个变量是否在影响着另一个变量。...推荐的制作工具有：Coggle、MindMup 记数符号图表 ? 记数符号图表 (Tally Chart) 既是记录工具，也可通过使用标记数字系统来显示数据分布频率。...完成收集所有数据后，把所有标记加起来并把总数写在下一列或下一行中，最终结果类似于直方图。 推荐的制作工具有：纸和笔。 日历图 ? 人类曾开发出各种日历系统作为组织工具，帮助我们提前做好计划。
热图适用于显示多个变量之间的差异；显示当中任何模式；显示是否有彼此相似的变量；以及检测彼此之间是否存在任何相关性。...图表中可加入直线或曲线来辅助分析，并显示当所有数据点凝聚成单行时的模样，通常称为「最佳拟合线」或「趋势线」。 如您有一对数值数据，可使用散点图来查看其中一个变量是否在影响着另一个变量。...推荐的制作工具有：Coggle、MindMup 52、记数符号图表 记数符号图表 (Tally Chart) 既是记录工具，也可通过使用标记数字系统来显示数据分布频率。...在绘制记数符号图表时，将类别、数值或间隔放置在同一个轴或列（通常为 Y 轴或左侧第一列）上。每当出现数值时，在相应的列或行中添加记数符号。...完成收集所有数据后，把所有标记加起来并把总数写在下一列或下一行中，最终结果类似于直方图。 推荐的制作工具有：纸和笔。 53、日历图 人类曾开发出各种日历系统作为组织工具，帮助我们提前做好计划。
之后，因为希望做出来的图表可以有更多的交互，我又转向了 plotly [3]。...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？...一来是留给我的时间不多了，二来我觉得过于厚重的封装不是那么有必要，vega-lite 自己的语法表现力足够且并不复杂。三来对于使用者而言，了解 vega-lite 的语法对他们非常有必要。...有了基础的 deneb 的实现，接下来就是如何把生成的 vega-lite JSON 展示成图表。...好在 Elixir 生态圈里有个 IElixir，仿照 IPython，做了对 Jupyter 的支持。
1.2信息可视化 信息可视化是对抽象数据的交互式视觉表示的研究，以增强人类的认知。抽象数据包括数字和非数字数据，如地理信息和文本。...2） HighCharts https://www.highcharts.com/ HighCharts是一个用纯JavaScript编写的图表库，使用户可以轻松方便地将交互式图表添加到Web应用程序中...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。...有许多内置的地理信息可视化常见场景。它支持大规模数据的可视化。但是用户需要了解WebGL并且层扩展更复杂。
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。...这一次的Vega图表，不打算太匆匆上线，经过这几天紧密的学习，在此也分享一点点小干货，希望对大家学习有帮助和启发。...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。 ?...结语 学习是痛并快乐着的，笔者开发过程中，也是一路的学习过程，特别是面对JavaScript图表这些新知识新领域，从头开始，一步步前行。
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。...在VegaLite中，所有图表都是使用@vlplot命令创建的。在下面的代码中，使用了Julia的流水线语法（|>），将regions_cum-DataFrame指定为@vlplot的输入。...在VegaLite中，标题属性用于标签以及图表标题，轴属性用于更改柱状标签的方向，配置用于一般属性，如背景颜色（与Gadfly中的主题相对应）。...为此，我们可以使用Julia对subregions_cum-DataFrame进行排序（与在Gadfly示例中所做的一样），但VegaLite提供了使用sort属性在图形引擎中对数据进行排序的可能性。...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
这使用户可以自由地专注于解释数据，而不是忙于编写正确的语法。这种声明式方法的唯一缺点可能是用户对自定义可视化的控制较少，这对于大多数不熟悉编码部分的用户来说是可以的。...为了进行比较，我们将使用这两个库创建相同的可视化集，并得出结论，在易用性、语法、可视化外观和样式以及自定义可视化的能力方面，一个库是否比另一个具有明显优势。...conda中 conda install vega --channel conda-forge 在旧版本的笔记本 (<5.3) 中，需要额外启用扩展： jupyter nbextension install...在 Seaborn 中，我们可以使用 "aspect" 设置来控制绘图的纵横比。但是，在 Altair 中，我们还可以通过传递 0 到 1 之间的值来控制点的不透明度值（1 表示完全不透明）。...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。
好消息是，现在我们有了许多更加优雅的方式来呈现数据，再也没有必要使用静态的 Excel 图表了。 在为你的项目选择合适的绘图工具时，要考虑到许多事情。...开发者很容易添加新的功能以及精细地控制边和顶点的规格。 适合人群：需要专为绘制图模型设计的强大工具的开发者。 8....Highcharts 对于非商业使用是免费的，而商业许可的价格是一份 590 美元（附带技术支持）。 这是一个用它绘制的例子： ? 适合人群：需要在技术支持的帮助下绘制各种复杂的图表的开发者。...图表之间是有联系的，所以当你与其中一个部分进行交互时，其他部分都会做出实时的反馈。这是一个例子： ? 除了一些在线课程以外，你可以通过各种例子来学习使用这个库。...适合人群：需要为关系型图表创建一个仪表盘的开发者。 10. dygraphs ? 由 Google 开发的 dygraphs 绝对是绘图工具中的明星。
最近，Medium上一位小姐姐Parul Pandey分享了Altair的入门教程，希望对从事数据科学的用户有帮助。量子位对主要内容进行了编译整理。...Parul小姐姐推荐安装JupyterLab： $ pip install -U altair vega_datasets jupyterlab 需要注意的是，由于Altair的教程文档中还包含vega...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。...标记和编码则决定着绘制图表的样式，下面着重介绍这两部分。 标记可以让用户在图中以不同形状来表示数据点，比如使用实心点、空心圆、方块等等。...常用的编码有： x: x轴数值 y: y轴数值 color: 标记点颜色 opacity: 标记点的透明度 shape: 标记点的形状 size: 标记点的大小 row: 按行分列图片 column:
ggplot的运行方式与matplotlib不同：它允许你对组件进行分层以创建完整的绘图。例如，你可以从轴开始画，然后添加点，然后是线、趋势线等。...但是如果制作的图表包含数十万个数据点，它们就会很难渲染并变得反应迟钝。 6. Plotly 你可能知道Plotly是一个数据可视化的在线平台，但你是否也知道可以从Python笔记本使用它的功能？...与Bokeh一样，Plotly的强项正在制作交互式图，但它提供了一些在大多数库中没有的图表，如等高线图，树状图和3D图表。...Leather 就像Leather 的创造者克里斯托弗·格罗斯科普夫（Christopher Groskopf）说得：“Leather是Python图表库，适合那些现在需要图表并且不关心它们是否完美的人...它适用于所有数据类型并生成图表作为SVG，可以缩放它们而不会丢失图像质量。由于这个库相对较新，一些文档仍在进行中。你可以制作非常基本的图表 - 但这是就是您想要的。 11.
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