这个库被称为Altair，这是一个为统计数据可视化而构建的开源 Python 库。...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。...import altair as alt 我们将使用来自 seaborn 数据集库的“mpg”或“miles per gallon”数据集来生成这些不同的图。...我们将 DataFrame 作为数据传递，上述两个变量为 x 和 y，而 'origin' 作为图例颜色。...绘制网格、主题和自定义绘图大小 这两个库还允许在生成多个绘图、操纵纵横比或图形大小方面自定义绘图，并支持为颜色和背景设置不同的主题以修改图表的外观。
本文将重点比较Bokeh和Altair这两个常用的Python数据可视化库，探讨它们的优缺点以及在不同场景下的适用性。...Altair：Altair的语法设计简洁而灵活，可以轻松地实现复杂的可视化表达，例如使用facet进行分面绘图、使用layer进行图层叠加等。...创建一个散点图，x轴为花瓣长度，y轴为花瓣宽度，颜色根据鸢尾花的种类进行编码。...使用Altair的mark_circle方法创建散点图，并指定x、y、color等属性。...Bokeh适用于需要复杂交互的场景，而Altair则更适合于快速创建漂亮的可视化图表。
安装Altair库首先，我们需要安装Altair库。你可以使用pip来安装Altair：pip install altair示例代码散点图散点图是一种展示两个变量之间关系的常用图表类型。...Altair是一个基于Vega和Vega-Lite的声明式统计可视化库，具有简洁而强大的接口，使得生成各种类型的图表变得非常简单。...我们提供了多个示例代码来演示如何使用Altair创建不同类型的图表，包括散点图、折线图、柱状图等。...我们还展示了如何通过Altair进行图表的自定义，包括自定义颜色和标记、添加标题和轴标签、添加数据标签等。这些自定义功能使得我们可以根据需求定制图表的外观和样式，以更好地呈现数据。...这些功能使得我们可以在图表中直接使用这些操作，而不必事先对数据进行处理，从而更方便地探索和理解数据的特征和趋势。
声明式数据可视化是通过描述数据与视觉属性之间的关系来创建图表，而不是直接绘制图形。这种方式使得用户可以专注于数据的本质和表达，而不必关注如何实现具体的绘图细节。...使用 Altair 创建多系列图表除了简单的柱状图，Altair 还支持创建多系列图表，例如线图或面积图，用于比较不同类别或时间序列数据的趋势。...接下来，我们将展示如何使用 Altair 创建一个堆叠面积图，展示每个产品类别在不同季度的销售趋势。...创建散点图：使用 mark_circle() 创建一个散点图，通过 encode() 方法指定 x 轴（利润）、y 轴（销售额）、颜色（产品类别）、大小（销售数量）的映射关系，并添加提示信息。...组合图表：将散点图和趋势线组合在一起，形成最终的可视化效果。总结总结起来，本文深入探讨了利用 Altair 进行声明式数据可视化的方法和实例。
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:...按列分列图片 以汽车的耗油量为例，把所有汽车的数据绘制成一个一维散点图，指定x轴为耗油量： alt.Chart(cars).mark_point().encode(x='Miles_per_Gallon...给图表上色 前面我们已经学会了绘制二维图像，如果能给不同组的数据分配不同的颜色，就相当于给数据增加了第三个维度。...使用颜色刻度表，我们还能实现对连续变量的上色，比如在上图中加入“加速度”维度，颜色越深表示加速度越大： alt.Chart(cars).mark_point().encode(x='Miles_per_Gallon...数据的分类与汇总 上面的例子中，我们使用的主要是散点图。实际上，Altair还能方便地对数据进行分类和汇总，绘制统计直方图。
---- 静态图 四象限图实际是散点图 + 线图(水平或垂直线)，下面是上一节使用 seaborn 做的图。 而 altair 没有严格按图表类型进行区分，而是让你选择数据点的形状。...接下来，我们使用 altair 制作出 BI 软件常见的图表联动效果 ---- 不同维度的图表联动 现在希望同时展示两个图表，一个是之前制作的多店四象限图，另一个是不同店铺的销售额柱状图。...因此，需要把行为绑定到颜色上，再次修改代码： 行7：alt.condition ，定义一个条件，第一参数传入 定义的行为 第二个参数，被点击的柱子，该柱子颜色使用正常绑定店名时的颜色 第三个参数，其余没有被点击的柱子...不过此时你会发现散点图的提示标签不再起作用，这是 vega lite 上的小 bug ，只需要在散点图上添加一个单选行为即可： 是不是觉得代码有点多了？我们仍然可以进一步封装。...---- 总结 altair 是一个非常有趣的可视化包，他基于 vega lite (这是一个大数据可视化工具) ，而 vega lite 底层是基于 d3.js(这是目前前端可视化的标杆)。
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:...按列分列图片 以汽车的耗油量为例，把所有汽车的数据绘制成一个一维散点图，指定x轴为耗油量： alt.Chart(cars).mark_point().encode( x='Miles_per_Gallon...alt.Chart(cars).mark_line().encode( x='Miles_per_Gallon', y='Horsepower' ) 给图表上色 前面我们已经学会了绘制二维图像，如果能给不同组的数据分配不同的颜色...使用颜色刻度表，我们还能实现对连续变量的上色，比如在上图中加入“加速度”维度，颜色越深表示加速度越大： alt.Chart(cars).mark_point().encode( x='Miles_per_Gallon...', y='Horsepower', color='Acceleration' ) 数据的分类与汇总 上面的例子中，我们使用的主要是散点图。
2 常用API介绍 1).常用API介绍 下面我们来针对Altair中常用的API来做个简单的介绍吧，首先是散点图的绘制。我们利用的数据如下所示。 ?...2).散点图 散点图是经常用的一种图形，看数据的分布密集程度经常用它。来看一下它的程序和可视化结果如下图所示： ?...上述的程序中，首先Altair调用了Chart类，然后在chart图表中根据我们传入的cars数据，创建散点图，其中x坐标是Horsepower，而纵坐标是Miles_per_Gallon。...而通过不同的原产地，可以很清楚的分辨出不同原产地的汽车耗油数量分布。 同时，上述程序可以看出，Altair不需要其他库的支持，就可以创建出柱状图。...是不是非常简洁，比起matplotlib的用法要简单多了，而且图片还非常漂亮！
： st.map(df, size=20, color='#0044ff') 最后，您还可以为经纬度组件选择不同的列，并根据其他列动态设置每个数据点的大小和颜色： 这段代码使用了Streamlit库来创建一个交互式地图...散点图的x轴和y轴分别对应DataFrame中的"a"和"b"列，点的大小和颜色分别对应DataFrame中的"c"列，同时鼠标悬停在点上时会显示"a"、"b"和"c"的数值。...point_selector用于选择单个数据点，而interval_selector用于选择数据区间。 然后，代码使用Altair库创建了一个散点图。...散点图的x轴和y轴分别对应DataFrame中的"a"和"b"列，点的大小和颜色分别对应DataFrame中的"c"列。...例如，如果你想让图表线变成绿色而不是默认的红色，你就可以这么做！
丰富的图表类型：支持线图、散点图、柱状图、直方图、箱线图等多种图表类型。自定义能力：用户可以自定义图表的各个方面，包括颜色、线型、标记、图例、标题等。...Seaborn 旨在使绘图更加容易，并且能够自动处理复杂的可视化任务，比如分类数据的分布、多变量关系以及热图等。...以下是 Altair 的一些关键特点：声明式语法：Altair 使用简单而直观的 Python 语法来描述数据可视化，使创建图表变得容易。...交互式：Altair 支持交互式可视化，可以轻松添加交互式元素，例如工具提示、缩放和选择。基于 Vega-Lite：Altair 核心思想是将数据可视化视为数据集到图形的映射，而不是一个步骤序列。...Altair 的这些特点使其成为一个强大而易于使用的数据可视化库，能够帮助用户更好地理解数据、发现见解，并有效地传达发现。
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。...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。 事实上，Altair能做的还有很多，大家可以去官网example gallery观赏 ?...的DataFrame格式传入； 以Data对象传入； 以指向csv或json文本的url传入； Mark:定义好数据之后，需要选择显示的图形比如条形图、折线图、面积图、散点图、直方图、地图等各种交互式图表...位置通道：定义位置相关属性： x: x轴数值 y: y轴数值 row: 按行分列图片 column: 按列分列图片 通道描述： color: 标记点颜色 opacity: 标记点的透明度 shape:
Altair库作为Python中的一款强大工具，为用户提供了丰富的图表绘制功能。让我们从一个个例子入手，看看它能做到什么程度的图表。...青铜 创建一个简单的散点图： import altair as alt import pandas as pd # 创建示例数据 data = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3,...函数，就可以更换不同的图表类型 mark_bar 也可以传入各种参数， width 设置了 bar 之间的空隙 白银 创建一个分面散点图： import altair as alt import pandas...可以从图中看出来，不同的颜色代表不同的分类(因为绑定数据源中的 category 列)。...点的大小，代表不同的 size 列的值 tooltip 参数，使得当鼠标停在泡泡上面时，会出现提示信息 王者 接下来才是 altair 的核心，还是前面的泡泡图，不过可以缩放平移交互： import altair
但是右边的图表中，更容易看到这一点，因为在整个图表中线条的顺序是相同的，左侧的图表会使我们感到困惑。 3）使用明暗变化区分子类别 还有更多的理由建议我们使用定量色阶而不是定性色阶来给定性数值上色。...4）使用色调来区分强调和弱化的区域 颜色分类不必具有相同的重要性，如果你想突出显示一个类别，可以用一种色调（通常是灰色）的阴影为所有其他类别着色： ?...5）用阴影使分类颜色减少，便于色盲人群阅读 在数据可视化行业中有一条准则——从业者要让他们的可视化数据对于视力受损的读者也可以理解。...辨认2-3个相同颜色的明暗渐变还是较为可行的。...但如果是4、5、6个不同的渐变读者就会放弃，尤其是如果它们是无序的、没有被直接标记、或只使用一个色相（浅蓝到深蓝）而不是多个色相（浅黄到深蓝）的情况下，（读者会更容易放弃）。 ?
我们将使用Altair库，它是Python的统计可视化库。 如果你喜欢其中一个用于数据可视化任务的库的话，我以前曾用Seaborn和ggplot2写过类似的文章。...我建议你仔细检查一下，因为在同一个任务上比较不同的工具和框架会帮助你学得更好。 让我们首先创建一个用于示例的示例数据帧。...为了使上面的折线图看起来更好，我们可以使用“scale”特性调整y轴的值范围。...2.散点图 散点图也是一种关系图。它通常用于显示两个数值变量的值。我们可以观察它们之间是否有关联。 我们可以创建“val”和“val2”列的散点图，如下所示。...我们已经使用颜色编码来根据“cat”列分离数据点。mark_circle函数的size参数用于调整散点图中点的大小。 3.直方图 直方图用于显示连续变量的分布。
语法和灵活性 不同库的语法有什么不同？低级别的库，如Matplotlib，提供了广泛的灵活性，可以完成几乎任何事情。然而，API也是很复杂的。...气泡的颜色代表分叉的数量，而大小则与星星的总数相对应。 经验之谈：Plotly 是一个很好的选择，可以用最少的代码来创建交互式和出版质量的图表。它提供了广泛的可视化功能，并简化了创建复杂图表的过程。...优点 简单的可视化语法 Altair利用直观的语法来创建可视化。你只需要指定数据列和编码通道之间的联系，其余的绘图工作都是自动处理的。这种简单性使得信息的可视化变得快速而直观。...Bokeh使建立地块之间的联系变得非常容易。...缺点 作为一个具有某种中间层次界面的库，Bokeh通常需要更多的代码来产生与Seaborn、Altair或Plotly相同的图。
与传统散点图相比，它使用颜色或阴影来表示数据点的密度，从而更直观地展示数据的分布情况。...颜色编码：在密度散点图中，不同密度区域通常会使用不同颜色或深浅来表示，颜色深浅代表了该区域内数据点的密集程度。 可视化原理： 数据映射：首先将每个数据点映射到二维平面上。...结果是得到整个二维空间上每一位置的密度估计值。 颜色映射：根据得到的密度估计值为不同区域分配颜色或深浅。高密度区域将被赋予更深或更鲜艳的颜色，而低密度区域则使用较浅或较淡的颜色。...优化视觉呈现：密度散点图通过采用渐变色或色阶映射等方法，帮助清晰地展示数据，相比传统散点图的混乱和模糊。这样可以更容易区分高密度和低密度区域，使整体呈现更美观、易于理解。...高灵活性的密度散点图支持多种定制选项，比如调整颜色映射、透明度、标记大小等，以适应不同类型和规模的数据集。此外，还可以结合其他类型的可视化技术（比如轮廓线或网格）来增强表达能力。
语法和灵活性 不同库的语法有什么不同？低级别的库，如Matplotlib，提供了广泛的灵活性，可以完成几乎任何事情。然而，API也是很复杂的。...=True) 这使得热图在视觉上更有吸引力，而不需要额外的配置。...气泡的颜色代表分叉的数量，而大小则与星星的总数相对应。 经验之谈：Plotly 是一个很好的选择，可以用最少的代码来创建交互式和出版质量的图表。它提供了广泛的可视化功能，并简化了创建复杂图表的过程。...Bokeh使建立地块之间的联系变得非常容易。...缺点 作为一个具有某种中间层次界面的库，Bokeh通常需要更多的代码来产生与Seaborn、Altair或Plotly相同的图。
您可以为Folium渲染的地图使用不同的地图图层，例如MapBox，OpenStreetMap和其他几个图层，你可以查看 此github库文件夹 或 此文档页面 。 你还可以选择不同的地图投影。...声明意味着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。声明使Altair变得简单，友好和一致。使用Altair可以轻松设计出有效且美观的可视化代码。...Altair使您能够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。如果您使用的是Jupyter Notebook，则需要按以下方式安装它。它还包括一些示例vega数据集。...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。...D3py有3个主要依赖项： NumPy Pandas NetworkX 我建议你使用JavaScript或R，而不是python，因为版本已经过时，最后一次更新是在2016年。
其中的N代表的是名义型的变量(Nominal)，例如手机的品牌都是一个个专有名词，而Q代表的是数值型变量（Quantitative），可以分为离散型数据（discrete）和连续型数据（continuous...，X轴添加的是时间日期，而Y轴上表示的则是项目的进展，代码如下 project = [{"project": "Proj1", "start_time": "2022-01-16", "end_time...，每个项目的进展程度不同，当然了，不同项目的时间跨度也不尽相同，表现在图表上面的话就显得十分的直观了。...紧接着，我们再来绘制散点图，调用的是mark_circle()方法，代码如下 df = data.cars() ## 筛选出地区是“USA”也就是美国的乘用车数据 df_1 = alt.Chart(df...，不同散点的大小代表着不同的值，代码如下 chart = df_1.mark_circle(color=alt.RadialGradient("radial",[alt.GradientStop("white
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