引言：今天制作的图表来源于chandoo.org，很cool！ 本文展示一份基于超链接的交互式仪表图，如下图1所示： 图1 怎么样？是不是让你印象深刻？...图2 让我们将第五列中的系列名称称为“valSelOption”。 注意：使用这个系列名称，可以使用MATCH公式从4个系列中获取该系列的位置，知道位置后，就可以使用INDEX公式获取相应的值。...这就是我们可以使用超链接的地方。 你知道可以使用UDF作为超链接的来源吗？...随着valSelOption的变化，图表的数据也会发生变化，得到新的图表。 假设系列名称在单元格区域B3:E3，我们在所有4个单元格中输入超链接公式。...例如，在单元格B6中，输入公式： =IFERROR(HYPERLINK(highlightSeries(B3)),"6") 注意，虽然在HYPERLINK函数中使用UDF可以解决问题，但Excel也会抛出错误
今天来讲一下如何用一行代码在DataFrame数据集当中生成炫酷的动态交互式的图表，我们先来介绍一下这次需要用到的模块cufflinks 模块的安装 涉及到安装，直接pip install即可 pip ...从上面的输出我们可以看到，绘制图表大致的语法是df.iplot(kind=图表名称)而如何我们想要查看某个特定图表绘制时候的参数，例如柱状图bar参数有哪些，可以这么做 cf.help('bar') 柱状图...我们先来看一下直方图图表的绘制，首先来创建一个数据集用于图表的绘制 df2 = pd.DataFrame({'Category':['A','B','C','D'], ...参数上面填的是x轴上面对应的变量名，而y参数填的是y轴上面对应的变量名，我们可以将绘制的图表以png的格式下载下来， 同时我们也还可以对绘制的图表放大查看， 我们再来看一下下面这组数据 df = pd.DataFrame...布尔值，绘制子图时候需要用到，默认为False mode: 字符串，绘图的模式，可以有lines、markers，也还有lines+markers和lines+text等模式 size: 针对于散点图而言
然而，Matplotlib也提供了创建动态图表的功能，使得我们能够以动画的方式展示数据的变化趋势，从而更直观地理解数据。本文将介绍如何使用Matplotlib库创建动态图表，并提供一些技巧和实践经验。...你可以通过以下命令来安装：pip install matplotlib示例：创建动态的折线图让我们以一个简单的示例开始，展示如何使用Matplotlib创建动态的折线图。...，使得动画效果更明显在这个例子中，我们首先生成了随时间变化的数据 x 和 y，然后创建了一个动态图表，使用 plt.ion() 打开了交互模式，接着通过 plt.subplots() 创建了一个图形窗口和一个子图...示例：创建动态的散点图除了折线图，我们也可以使用Matplotlib创建动态的散点图。...总结本文介绍了如何使用Python的Matplotlib库创建动态图表，并提供了几种常见类型的动态图表示例，包括折线图、散点图、柱状图、饼图和热力图。
5. pygal 与Bokeh和Plotly一样，pygal提供可以嵌入Web浏览器的交互式图。它的主要区别在于能够将图表输出为SVG格式。如果你使用较小的数据集，SVG格式的图像就可以了。...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。...创建绘图后，你可以在它上面添加字段，以便用户可以对数据进行筛选和排序。 9. missingno 处理缺失的数据是一件痛苦的事。...Chartify Chartify是一个可以使数据科学家轻松创建图表的Python库。 为什么使用Chartify？ 一致的输入数据格式：花费更少的时间来转换数据。...所有绘图功能都使用一致的整齐的数据格式。 智能默认样式：创建一个漂亮的图表，只需要很少的自定义变量。 简单的API：使API尽可能直观且易于学习。
Seaborn在Matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，使用户绘图更加容易，所绘图形更加漂亮。...交互式可视化库 数据可视化可以是静态的也可以是交互的，交互式的数据可视化是指人们使用计算机和移动设备深入图表和图形的具体细节，然后用交互的方式改变他们看到的数据。...Pygal绘制线图的方法很简单，可以将图表渲染为一个SVG文件，用户使用浏览器打开SVG文件就可以查看生成的图表。...plotnine的优点为代码简洁，易学；绘制出的图流畅大方；不需要很多的代码就可以绘制出很不错的图。在使用plotnine绘图之前，首先需要理解绘图的基本概念。...在创建绘图后，用户可以在它的上面添加字段，以便对数据进行筛选和排序。
加载数据：使用 pandas 加载包含销售数据的 CSV 文件。创建图表：使用 Altair 创建一个柱状图 (mark_bar())，并通过 encode() 方法指定 x 轴和 y 轴的数据字段。...交互工具：将图表设为交互式，使用户可以使用放大、缩小、保存等工具进行操作。...接下来，我们将展示如何使用 Altair 创建一个交互式散点图，并添加动态提示信息和趋势线。...自定义图表：添加标题、调整图表的宽度和高度，并将图表设为交互式。添加趋势线：使用 transform_regression() 方法添加一个线性趋势线，展示利润和销售额之间的关系。...然后，通过多个实例展示了 Altair 的基本用法：创建简单的柱状图和堆叠面积图，展示不同产品类别的销售趋势和比较；添加交互式工具和过滤器，使用户可以根据需求动态选择数据并进行交互操作；自定义图表风格和添加趋势线
交互式工具：提供了交云式界面，如可以缩放和拖动的图表。动画支持：可以创建动画图表，展示数据随时间的变化。扩展性：可以通过扩展包支持更多的功能，如3D绘图等。...面向数据集的接口：Seaborn 的函数通常接受数据集（如 pandas DataFrame）作为输入，使得绘图过程更加直观。...交互式图表：虽然 Seaborn 本身不支持交互式图表，但它可以与交互式图表库（如 Plotly 或 Bokeh）结合使用，以创建交互式图形。...易于集成：Plotly 可以很容易地与其他库和框架集成，比如 Dash（一个用于构建分析 Web 应用的框架）。动态更新：Plotly 允许动态更新图表，这对于实时数据可视化非常有用。...易于安装和使用：Pygal 可以通过 pip 轻松安装，并且使用起来非常简单。用户可以用最少的编码工作来创建时尚和互动的图表。
HvPlot 简介 HvPlot 是基于 HoloViews 的高层抽象绘图库，但它提供了更为直接和方便的API，使得创建复杂的交互式图表变得简单快捷。...HvPlot 可以与 Pandas、xarray 等数据处理库无缝集成，并且支持 Bokeh、Matplotlib 等多种绘图后端，允许用户根据需要制作静态或交互式图表。...，并且你可以通过交互式图表来查看不同类别的具体统计信息。...示例 4：交互式探索 当然，HvPlot 不仅适用于基础绘图，还可以创建更高级和复杂的可视化，如动态交叉筛选、地理数据可视化以及使用数据流的实时数据可视化。...下面是一个使用 HvPlot 进行动态交叉筛选的示例： 我们将使用汽车数据集，展示如何利用 HvPlot 进行动态交叉筛选。
使用服务器端回调: 对于需要实时更新的大规模数据可视化应用场景，可以考虑使用 Bokeh 服务器端回调功能，实现动态数据更新和交互。...通过遵循这些最佳实践，你可以更加高效地使用 Bokeh 实现大规模数据可视化，并创建出令人印象深刻的交互式图表。...实现交互式可视化除了静态图表之外，Bokeh 还提供了丰富的交互式功能，使用户能够动态地探索数据并进行更深入的分析。...当滑动条的值发生变化时，回调函数会更新图表数据，并实时更新图表的可视化效果。通过这种方式，用户可以通过调整滑动条来改变图表中的振幅，从而动态地观察到数据的变化。...接着，我们介绍了如何使用 Bokeh 实现交互式可视化，通过示例代码展示了如何添加滑动条来实现动态数据交互。此外，我们还学习了如何将交互式应用部署到 Bokeh 服务器上，并实现了实时数据更新的示例。
Bokeh 是一个交互式可视化库，用于创建漂亮而且具有高度交互性的绘图。它专注于在现代 Web 浏览器中展示数据，并支持用于构建交互式应用程序的动态数据可视化。...工具：Bokeh 提供了许多工具，用于与绘图进行交互，如缩放、平移、选择等。使用 Bokeh 创建动态数据可视化现在让我们通过一个简单的示例来演示如何使用 Bokeh 创建动态数据可视化。...下面是一个简单的例子，演示了如何使用 Bokeh 创建一个具有滑动条和按钮的交互式应用程序，用户可以通过滑动条调整数据的范围，然后点击按钮更新可视化图表。...最后，我们将滑动条、按钮和绘图对象添加到一个垂直布局中，并将布局添加到文档中。通过这个交互式应用程序，用户可以通过调整滑动条的值来改变数据的范围，然后点击按钮更新图表，从而实现动态数据可视化。...然后，我们演示了如何使用 Bokeh 创建动态数据可视化，包括绘制折线图、添加交互性工具以及创建交互式应用程序等。
Seaborn同Matplotlib一样，也是Python进行数据可视化分析的重要第三方包。Seaborn在Matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，使用户绘图更加容易，所绘图形更加漂亮。...交互式可视化库 数据可视化可以是静态的也可以是交互的，交互式的数据可视化是指人们使用计算机和移动设备深入图表和图形的具体细节，然后用交互的方式改变他们看到的数据。...结合Bokeh提供的交互式小部件，可以使用HTML5和WebGL快速生成交互式视图，以及进行高维数据的可视化探索。 07 Plotly ?...plotnine的优点为代码简洁，易学；绘制出的图流畅大方；不需要很多的代码就可以绘制出很不错的图。在使用plotnine绘图之前，首先需要理解绘图的基本概念。 10 Altair ?...在创建绘图后，用户可以在它的上面添加字段，以便对数据进行筛选和排序。
Bokeh 简介Bokeh 是一个开源的 Python 可视化库，它允许用户创建交互式的图表、地图和仪表板。...你可以通过 pip 包管理器来安装：pip install bokeh创建动态数据可视化下面是一个简单的示例，演示了如何使用 Bokeh 创建一个动态的折线图，随着时间的推移不断更新数据。...接着，我们创建了一个绘图对象 p，设置了图表的标题和轴标签，并添加了一个折线图。然后，我们定义了一个 update() 函数，该函数用于更新数据源中的数据。...最后，我们使用 curdoc() 函数添加了一个定时器，以每秒更新一次数据，并将图表显示在当前文档中。..."# 显示图表curdoc().add_root(p)在这个示例中，我们在原有的动态数据可视化基础上添加了一个交互式按钮。
对于新手而言，其上手难度低，仅需要几行代码就可以创建一个发表质量的图片，而且同时支持静态和动态图片。对于开发者而言，其丰富的子模块提供了对图片中各个细节的精确控制，可以实现高度定制的可视化效果。...这种写法看上去非常的死板，但是在生成复杂图表时，更加的灵活。...在matplotlib.pyplot子模块中，实现了matplotlib.axes对象的各种方法，而且隐式的创建了figure和axes对象，调用更加的简单，对于一幅简单图表而言，使用matplotlib.pyplot...对于不同的绘图设备，matplotlib内置了输出代码，作为使用者的我们，不用关系具体的实现过程，只需要根据自己的需求，调整对应的backend即可。 backend可以分为两类： 1....交互式设备，比如qt,wxpython等GUI窗口 2. 非交互式设备，比如png, jpeg, pdf等各种格式的文件 matplotlib支持的交互式设备列表如下 ? 非交互式设备列表如下 ?
更重要的是，pyecharts支持动态图表绘制，支持交互式图表，除了Web展示，还可通过一定操作移植到PPT中，这也为数据分析师做汇报添彩不少。...更准确地说，这是一个面向dataframe对象的绘图接口，通过调用plot()接口或者plot属性，从而可以完成主流matplotlib中图表的绘制，且几乎继承了matplotlib中相应图表的所有参数设置...近期，随着版本的升级，pandas绘图后端更是可以指定其他绘图底层接口，使用起来极为方便。...tableau本身功能还是极其强大的，支持多种数据源读取、内置了类SQL的字段处理功能、提供了丰富的图表库，工作表->仪表板->故事，三者层层递进，对于大屏展示和快速完成数据分析可视化报表异常高效，尤为擅长周期性动态监管的数据指标类仪表板...灵活的数据加载、强大的数据转换、简单的字段拖拽即可出图，这些都保证了快速生成报表的可能性。
MatplotlibMatplotlib是Python中最基础的绘图库，以其灵活性和强大的定制能力著称。它可以创建静态、动画和交互式图表。...Seaborn简化了数据集的处理和图表的创建，使得用户可以更加专注于数据分析本身。PlotlyPlotly是一个强大的交互式绘图库，适用于创建复杂且交互性强的图表。...Bokeh的优势在于其丰富的交互功能和高效的渲染能力，适合处理大规模数据。高级功能与比较除了基本的绘图功能外，这些库还提供了许多高级功能和定制选项，使用户能够创建更复杂、更具表现力的图表。...交互式可视化: 如果需要创建交互式和动态的可视化图表，Plotly和Bokeh是更合适的选择。它们提供了丰富的交互功能，使用户能够通过悬停、缩放和选区等方式与数据进行交互。...Plotly 是一个强大的交互式绘图库，支持创建复杂且交互性强的图表，适用于需要与数据交互的场景。Bokeh 也是一个交互式绘图库，特别适用于大数据集的可视化，并且可以嵌入到Web应用中。
交互式分析是一种为实现智能化的业务分析的报表解决方案，使静态的报表尽可能动态化，即报表数据动态化和报表形式动态化，从而提升报表的实际使用价值。...根据用户的分析角度和数据选择的不同而出现不同的报表展现形式。交互式分析为用户提供交互功能，用户可以在运行报表之前输入或选择值，从而决定报表数据和形式。...用户使用交互式分析不仅可以显示或隐藏报表中的内容，也可以通过点击其中的链接访问其他报表或对象。交互式分析是动态的，用户也可以按照自身的需求动态定义数据呈现。...交互式分析能在报表分析过程中带来以下优势：灵活性：在用户对数据集不了解时，可根据数据源动态加载报表，而不是采用固定的报表形式，可灵活适应不同结构的数据源。...图表联动属于动态图表中的一种，也是图表交互效果比较好的一种图表功能。1.1.1.1.3.
2.3 历史命令 IPython会自动保存你输入过的命令。你可以使用%history魔术命令查看历史命令列表，或者使用Ctrl+R进行反向搜索（即输入命令的一部分，然后按Ctrl+R查找）。...调试：%pdb开启IPython的自动调试模式，当代码抛出异常时，会自动进入Python调试器。 3.2 交互式绘图 结合matplotlib等绘图库，IPython提供了强大的交互式绘图功能。...在Jupyter Notebook中，你可以直接在代码单元中生成图表，并立即在浏览器中查看结果。此外，IPython还支持内嵌的图表显示，无需保存文件即可分享图表。...在Jupyter Notebook中，你可以将代码块与图表并排展示，形成清晰的数据分析报告。...6.3 GitHub仓库 IPython的源代码托管在GitHub上，你可以通过访问GitHub仓库来了解IPython的最新动态、贡献代码或报告问题。
API Dygraphs – 适用于大型数据集的交互式线性图表库 Echarts – 针对大型数据集的高度定制化交互式图表 Epoch – 可以完美创建的即时图表 Highcharts – 基于SVG...其可以使用非常简单的代码为两个平台创建图表 Python工具 bokeh – 用于 Python 的交互式网页绘图工具 ggplot – 与ggplot2 面向R语言的 API相同 glumpy – OpenGL...科学可视化库 matplotlib – 2D 绘图库 pygal – 一个动态 SVG 图表库 PyQtGraph – 交互式和实时的 2D/3D/图像 绘制以及科学/工程工具 seaborn – 一个能够制作极具吸引力的和展现翔实统计信息数据的图表库...mpld3 – Matplotlib Graphics的 D3 渲染工具 R工具 ggplot2 – 一个基于图形语法的绘图系统 lattice – R语言格子图形 plotly – 交互式图表（向...visNetwork – 交互式网络可视化 Ruby工具 Chartkick – 使用 Ruby 的单线创建图表的工具 其他工具 不与特定平台或语言绑定的工具 Charted – 一个能够从任何数据文件中创建自动化
在本教程中，我们将详细介绍如何使用Python进行数据绘图，并通过实例逐步学习各种常见的图形类型和绘图技巧。...Seaborn：基于Matplotlib的高级库，主要用于统计图形，图表美观且简便。Plotly：一个用于绘制交互式图形的库，适用于动态、响应式的网页展示。...Matplotlib基础使用安装MatplotlibMatplotlib是Python中最为基础且强大的绘图库。...Plotly交互式图形Plotly安装与基础概念Plotly是一个用于创建交互式图形的库，适合动态和响应式的数据可视化。...安装方法如下：pip install plotly绘制交互式图表Plotly的绘图非常直观，并且支持交互功能，例如缩放、平移和数据悬浮显示。
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