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:
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。
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)。
【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。
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。
Altair is a declarative statistical visualization library for Python, based on Vega and Vega-Lite, and the source is available on GitHub.
https://haifengl.github.io/ https://github.com/haifengl/smile
从上周四开始的周末(1/7-1/10),是 Tubi 一年一度的 OSS-a-thon。所谓 OSS-a-thon,是我们为了回馈开源社区举办的 hackathon,参与者需要做和开源项目有关的项目 — 可以是对已有的开源项目进行改进,提交 PR,或者做新的项目,但需要开源。
在互联网时代,每时每刻都在产生大量的数据。而气象领域更是一个“大数据”领域。除地面观测站之外,在轨卫星每年也会产生PB级气象数据,还有大量的数值模式数据。
它非常简单、友好,并基于强大的Vega-Lite JSON规范构建,我们只需要简短的代码即可生成美观、有效的可视化效果。
借助Altair,我们可以将更多的精力和时间放在理解数据本身及数据意义上,从复杂的数据可视化过程中解脱出来。
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。
https://www.datacamp.com/community/tutorials/markov-chains-python-tutorial
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 📷 用Python进行数据可视化你会用什么库来做呢? 今天就来和大家分享Python数据可视化库中的一员猛将——Altair! 它非常简单、友好,并基于强大的Vega-Lite JSON规范构建,我们只需要简短的代码即可生成美观、有效的可视化效果。 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。 借助Altair,我们可以将更多的精力和时间放在理解数据本身及数据意义上,从复杂的数据可视化
本月的 Python 资源来了,你准备好了吗?本次我们对近 1000 种 Python 文章进行了排名,以下为 Top 10 的文章,分享给大家。 本次热文的主题包括:教程,数据可视化,网络爬虫,Django,f-Strings,机器学习,Mapbox,Mapbox, Seam carving,Matplotlib (此前发布过多篇收藏党喜欢的文章,也是来自Mybridge:①Python 开源项目 Top 10 精选,平均star为1128! ② 从15000个Python开源项目中精选的Top30,Gi
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:
本月的 Python 资源来了,你准备好了吗?本次我们对近 1000 种 Python 文章进行了排名,以下为 Top 10 的文章,分享给大家。
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!
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。
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。
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!
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。
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。
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)。
导读:数据可视化可以通过视觉形式来呈现抽象的数据信息,有利于对数据进行更深入的观察和分析,除了使用现有的可视化软件和工具,也可以用编程定制属于自己的数据可视化,本文推荐五个技巧教你用编程实现数据可视化
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。
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。
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翻译|王愫 黄文畅 校对| 杨天矇 特约专栏主编黄志敏老师推荐语: 我经常被问到一个问题:我没有技术底子,能学习数据可视化吗?我喜欢举一个例子来回答:许多到美国学新闻的女生,原本在国内是学语言或学新闻的,一点编程都不懂,到美国后短短一年,不仅跟上了学业,编程设计拍摄剪辑样样能上手。所以不在于你是什么基础,在于你有多大的动力和压力。这篇文章不仅提供了学习路径,还提出最实用的建议:现在就着手去做吧! ◆ ◆ ◆ 导 读 目前有很多用于数据可视化的软件和工具,都非常便捷实用。我很难回答像是“我应该学着用什么工
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。
实际工作中,我们往往依托于业务数据分析制定业务策略。这个过程需要频繁地进行数据分析和挖掘,发现模式规律。对于算法工程师而言,一个有效的 AI 算法系统落地,不仅仅是模型这么简单——数据才是最底层的驱动。
由于经常有读者在文章留言中问到“这些好看的数据可视化图片都是用什么做的呀?”之类的问题,今天Alfred就来推荐一些实用的数据可视化工具给大家,这些工具包含:
大家普遍第一次接触到的Python数据可视化库基本上都是Matplotlib。Python还有很多数据可视化库,本文我将简单介绍12款常用的Python数据可视化库,并在文末送出一本数据可视化书籍!
「 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。所有其它的路都是不完整的,是人的逃避方式,是对大众理想的懦弱回归,是随波逐流,是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》」
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。
本文从大数据应用出发,讨论数据可视化在大数据时代所面临的一系列挑战,并重点介绍AutoVis针对这些挑战所做尝试及其体系架构、关键技术和功能特点。
本篇文章,我们继续前一篇的话题《使用 Golang 和 Docker 运行 Python 代码》,聊聊如何使用 Golang 和 Docker 将普通的 Python 软件包封装为高性能的服务。
在数据可视化的研究热潮中,如何让数据生动呈现,成了一个具有挑战性的任务,随之也出现了大量的可视化软件。相对于其他商业可视化软件,Python是开源且免费的,而且具有易上手、效果好的优点。 大家普遍第一次接触到的Python数据可视化库基本上都是Matplotlib。Python还有很多数据可视化库,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! 深入学习Python商业数据可视化技术,推荐阅读《Python商业数据可视化实战》。 ▼ Python有很多数据可视化库,这些数据可
之前的华为诺亚实验室AutoML框架-Vega:(1) 介绍 已经介绍了相比于其他的AutoML框架, Vega框架的优点和特性。本文将从代码结构的角度来介绍Vega,帮助大家对Vega有一个全局的了解,主要起到一个帮助索引查找的作用。
系列参考: python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit介绍(一) python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit 重要组件介绍(二) python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit 展示组件(三) python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit lay-out布局(四) python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit 缓存(五) python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit 数据探索案例(六) streamlit + opencv/YOLOv3 快速构建自己的图像目标检测demo网页(七)
今天我参考github,总结出一个极简但却包括了几乎所有Python的绘图包。 一共22个Python绘图包: Python 绘图包 altair - 基于Vega Lite的声明性统计可视化 bokeh - 用于Python的交互式Web绘图 Chartify - Bokeh包装,使数据科学家更容易创建图表 diagram - 使用UTF-8字符的文本模式图 ggplot - 基于R的绘图系统ggplot2 glumpy - OpenGL科学可视化库 holoviews - 来自注释数据的复杂和声明性
根据您的需求,我将这些方法的代码合并,并将预测结果保存到Excel文件的不同列中。请注意,预测方法的参数可能需要根据您的实际数据进行调整。此外,这里的代码仅适用于包含年月和销售金额两列的Excel文件。
EasyShu3.25即将推出,本次更新重点在优化现有功能,只增加一个柱线组合图。
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