在这一系列文章中,我通过在每个 Python 绘图库中制作相同的多条形绘图,来研究不同 Python 绘图库的特性。这次我重点介绍的是 Bokeh(读作 “BOE-kay”)。
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。
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!
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。
R 语言具有强大的绘图功能,可以满足科研绘图的需求,越来越多的文章中采用 R 语言来进行绘图。按照绘图方式,R 语言可以分为四大绘图系统,分别是:1、R 基础绘图系统,2、Grid 绘图系统,3、lattice 绘图,4、ggplot2 绘图。除此之外,R 还有非常多的扩展包,几乎可以完成任何形式的绘图要求,无论是 2D 绘图还是 3D 绘图。最新的 shinny 包,还可以绘制交互式的绘图操作。
丰富的第三方模块赋予了python强大的能力,matplotlib作为python最流行的可视化模块之一, 功能强大,用法简便。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。
我们现在将深入研究M atplotlib 包,以便在 Python 中进行可视化。Matplotlib 是一个基于 NumPy 数组的多平台数据可视化库,旨在兼容更广泛的 SciPy 技术栈。它由 John Hunter 在 2002 年构思,最初是作为 IPython 的补丁,用于通过来自 IPython 命令行的gnuplot实现 MATLAB 风格的交互式绘图。
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。
交互式图形命令:允许交互式地用鼠标在一个已经存在的图形.上添加图形信息或者提取图形信息。
修改绘图参数,如 par(mfrow = c(2,2)) 或 par(mfcol = c(2,2));
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
matplotlib 是绘图界最通用的库,功能强大,与其他系统集成友好,比如Python内置的绘图模块tkinter,这篇文章的主要目标:实现一个使用tkinter集成matplotlib交互绘图案例。
点击上方蓝色字体,关注程序员zhenguo 你好,我是 zhenguo今天这篇文章不是项目,我的第十个项目还在整理中。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
Matplotlib 最初设计时只考虑了二维绘图。在 1.0 版本发布时,一些三维绘图工具构建在 Matplotlib 的二维显示之上,结果是一组方便(但是有限)的三维数据可视化工具。通过导入mplot3d工具包来启用三维绘图,它包含在主要的 Matplotlib 安装中:
在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程。具体如下: 数据科学工作流程: 1.数据导入 2.数据整理 3.反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 4.作出推断(比如
在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程。具体如下: 数据科学工作流程 数据导入 数据整理 反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 作出推断(比如预测) 沟通交流 自动化分析 程序开发 下面列出每个步骤最有用的一些R包: 数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather:一种快速,轻量级的文件格式。在R和python上都可使用 readr:实现表格数据的快速导入。中文介绍可参考这里 readxl:读取Microsoft Excel电子表
PivotalR:用于读取Pivitol(Greenplum)和HAWQ数据库中的数据
尤为重要的是随着单细胞转录组的流行,它附带的大量数据的探索和展示也开始需要独立的网页工具,也就是说一篇单细胞文章就得开发一个网页工具。而网页工具的开发其实是一门比较专业的技术,底层三剑客包括:html, js, css, 超出了咱们生信工程师的技能范畴。但是R语言的shiny框架能让你在起步的时候突破网页工具的开发技术限制,简单的几句R代码,一个活灵活现的网页工具就出现在你眼前。
说在前面 此前我们已经推送了不少深入解读的文章,今天希望做一点新的尝试——介绍 R 语言绘图。这一期分享 R 语言绘制热图的案例,希望大家通过案例感受 R 语言的强大,同时消除对热图等看似高大上的图形的恐惧感,在文献阅读时更加从容,今后也尝试去绘制这样炫酷的图,如果能够放到文章里面就完美了。 什么是 R 语言?R 语言,一种自由软件编程语言与操作环境,主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。我之所以学 R 语言,一方面是希望能够利用 R 语言将原始数据转化为可放入论文中的精美图形,另一方面,大数据时代已经到来,每
数据可视化,就是指将结构或非结构数据转换成适当的可视化图表,然后将隐藏在数据中的信息直接展现于人们面前。相比传统的用表格或文档展现数据的方式,可视化能将数据以更加直观的方式展现出来,使数据更加客观、更具说服力。
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
数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示,大量的数据集构成数据图像, 同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示,可以从不同的维度观察数据,从而对数据进行更深入的观察和分析。 图表库 C3 – 以 d3 为基础构建的可重用图表库 Chart.js – 带有 canvas 标签的图表 Chartist.js – 具有强大浏览器兼容能力的响应式图表 Dimple – 适用于业务分析的面向对象的 API Dygraphs – 适用于大型数据集的交互式线性图表库 Echarts – 针对
主要内容:如何安装,运行和使用IPython进行交互式 matplotlib 绘图,数据分析,还有发布代码。
作者:Anmol Anmol翻译:王闯(Chuck)校对:赵茹萱本文约2000字,建议阅读5分钟本文主要介绍Python中用来替代Matplotlib和Seaborn的可视化工具plotly,并结合实例讲解了plotly的优点和用法,满足了可视化绘图的交互需求。 是时候升级你的可视化游戏了。 图片源: Unsplash,由Isaac Smith上传 数据可视化是人脑有效理解各种信息的最舒适、最直观的方式。对于需要处理数据的人来说,能够创建漂亮、直观的可视化绘图是一项非常重要的技能,这能够有效地传达数据洞
看到很多答主都给出了全面的回答,包括数据处理,统计建模等方面。而在这篇推文中,我将对自己较为擅长的领域(R语言可视化)进行详细的介绍。
引言 最近,我一直在看美国德克萨斯州奥斯汀举办的SciPy 2015会议上的一段视频——“用Blaze和Bokeh创建Python数据应用程序”,并且情不自禁地反复思考这两个库赋予世界各地使用Python的数据科学家们的强大能力。在本文中,我将带你体验使用Bokeh实现数据可视化的各种可能途径,以及Bokeh为什么是每位数据科学家的必备“神器”。 什么是Bokeh? Bokeh是一个专门针对Web浏览器的呈现功能的交互式可视化Python库。这是Bokeh与其它可视化库最核心的区别。正如下图所示,它说明了B
摘要总结:本文介绍了基于Plotly的Web可视化框架的应用和代码示例,包括折线图、散点图、箱线图、热力图、条形图、瀑布流、地图、交互式图表等。此外,还介绍了如何利用Python的Numpy和Pandas库进行数据处理和分析,以及如何通过Python的Plotly库创建交互式图表。本文还介绍了如何将Plotly嵌入到Web应用程序中,并分享了多个Python代码示例和Jupyter Notebook页面。
GitHub 地址:https://github.com/mjbahmani/10-steps-to-become-a-data-scientist
关于转载授权 大数据文摘作品,欢迎个人转发朋友圈,自媒体、媒体、机构转载务必申请授权,后台留言“机构名称+文章标题+转载”,申请过授权的不必再次申请,只要按约定转载即可,但文末需放置大数据文摘二维码。 大数据文摘愿意为读者打造高质量【可视化讨论群】,措施如下 (1)群内定期组织分享 (2)确保群内分享者和学习者数量适合(1:1),有分享能力者不限名额,学习者数量少于分享者,按申请顺序排序。 点击文末“阅读原文”填表入群 编译:黄念 席雄芬 校对:王婧 图片来源:bokeh.pyda
https://github.com/mjbahmani/10-steps-to-become-a-data-scientist
人工智能(AI)是近几年来最热的话题之一,不管是医疗界、互联网界、服务界,还是制造业、工业等等,不和AI挂个边都不好意思出来和人打招呼(比如咱们运维界也有AIOps)。
上次 R 可视乎主要讲述了《Geospatial Health Data》[1]一书中关于空间地理数据可视化用 R 包制作地图的基础内容,参见 R可视乎|空间地理数据可视化(1)。本篇将继续介绍空间地理数据可视化的 R 包和函数。
SVG 和 Canvas 都是可以在 Web 浏览器中绘制图形的技术。 众所周知, icon 通常使用 svg(如 iconfont),而交互式游戏采用 Canvas。二者具体的区别是什么?该如何选择?
这个扩展将将Jupyter笔记本变成独立的网络应用程序。与通常的html转换的笔记本不同,每个连接到Voilà 应用程序的用户都会启动一个Jupyter内核,所以通过这个web应用我们可以对Jupyter代码进行修改和回调,他的web是通过tornado来开发的,这个扩展在GitHub上有超过4k star。
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。
图形窗口、线条、曲面和注释等都被看作是MATLAB中的图形对象,所有这些图形对象都可以通过一个被称为“句柄值”的东西加以控制,例如可以通过一个线条的句柄值来修改线条的颜色、宽度和线型等属性。这里所谓的“句柄值”其实就是一个数值,每个图形对象都对应一个唯一的句柄值,它就像一个指针,与图形对象一一对应。例如可以通过命令h = figure返回一个图形窗口的句柄值。
在这里,我们介绍一个开源的Python项目,它主要结合matplotlib的绘图实用程序和xarray包的数据管理,并将它们集成到一个可以通过命令行和GUI使用的软件中。
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!
来源:Deephub Imba 本文约700字,建议阅读9分钟 本文为你介绍7个不常见但是好用且高效的Jupyter扩展。 今天将介绍7个不常见但是却很好用且能够提高效率的Jupyter扩展。 1、voila 这个扩展将将Jupyter笔记本变成独立的网络应用程序。与通常的html转换的笔记本不同,每个连接到Voilà 应用程序的用户都会启动一个Jupyter内核,所以通过这个web应用我们可以对Jupyter代码进行修改和回调,他的web是通过tornado来开发的,这个扩展在GitHub上有超过
R语言是非常强大的做统计分析和建模方面的开源软件,它有非常丰富的统计软件包,做统计可以说只有你想不到的,没有R办不到的。Python又是当下最流行的编程软件之一,Python也是开源的,包含了非常丰富的第三方库(如机器学习算法),那么如何让Python和R共同工作呢?利用Python中的rpy2包就可以实现这一想法。 如何安装rpy2? 首先需要安装Python的科学计算环境Anaconda和R软件(最好再安装个Rstudio,好用到爆的R软件IDE,安装和管理R包太方便了),安装好Anaconda和R软件
https://seananderson.ca/2013/10/19/reshape/
强调一下啊,咱们这个教程里第一次出现了3D图,第一次出现了交互式图形(简单粗暴的理解, 用鼠标点击会动的图)
在lattice图形中,lattice函数默认的图形参数包含在一个很大的列表对象中,你可通过trellis.par.get()函数来获取,并用trellis.par.set()函数来修改。show.settings()函数可展示当前的图形参数设置情况。查看当前的默认设置,并将它们存储到一个mysettings列表中:
数据可视化是数据科学分析的重要环节,是有效传达数据价值的重要渠道。辛苦整理了一天,我们一睹Python可视化工具的精彩之处。
写在前面 R语言不仅在生物信息数据处理中发挥着重要作用,也是其它主流数据处理人士的首选工具。现在非常多自学生物信息学的小伙伴必须学的就是R,所以写一个R的系统性入门指导是非常有必要的。我作为老一辈的生信工程师,所以喜欢perl一点,排斥python。我也稍微看过一些python的语法,个人认为R和python几乎是一模一样的。R的特点就是内置了大量的函数,基本上你认识的英文单词都可以是一个函数,即使不是,你也可以自定义为函数。搞清楚了函数和变量,就可以看懂大部分的R代码了。 那么多编程语言,有何异同? 下面
Bokeh是一款交互式可视化库,在浏览器上进行展示。 Bokeh可以通过Python(或其它语言),快速便捷地为大型流数据集提供优雅简洁的高性能交互式图表。
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