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具有“密度”、“聚集”和“计算”变换的串联图表中的Altair间隔选择

Altair是一个Python的可视化库，用于创建统计图表。在Altair中，间隔选择（Interval Selection）是一种交互式的数据选择方式，可以通过鼠标或触摸屏来选择数据中的特定区域。

密度（Density）是指在图表中某个区域内数据点的数量。在间隔选择中，可以通过调整选择区域的大小和位置来控制密度。

聚集（Aggregation）是指将多个数据点合并为一个单一的数据点，通常使用统计函数（如求和、平均值）来计算合并后的值。在间隔选择中，可以选择对数据进行聚集操作，例如计算所选区域内数据的总和或平均值。

计算（Transformation）是指对数据进行变换或处理，以便更好地展示或分析数据。在间隔选择中，可以对所选区域内的数据进行计算操作，例如计算百分比或比例。

Altair的间隔选择功能可以帮助用户在图表中选择特定区域的数据，并进行密度、聚集和计算操作，从而更好地理解和分析数据。通过使用Altair的间隔选择功能，用户可以根据自己的需求和兴趣，对数据进行灵活的探索和分析。

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    掌握 Altair-从基础到高级的声明式数据可视化指南

    添加交互性：通过 add_selection() 方法将过滤器应用到图表上，并使用 transform_filter() 方法根据用户的选择过滤数据。自定义图表：添加标题、调整图表的宽度和高度。...自定义图表风格和添加互动元素Altair 提供了丰富的定制选项，使用户能够根据需求调整图表的外观和添加互动元素，进一步增强可视化效果和用户体验。...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...最后，强调了 Altair 在数据分析和可视化中的重要性和实用性，它不仅能够帮助用户更好地理解和传达数据，还能够支持复杂的分析需求和决策过程。...通过本文的学习，读者可以深入了解如何利用 Altair 创建高效、美观且具有交互性的数据可视化，为数据驱动的决策和沟通提供有力支持。

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    盘点12个Python数据可视化库

    探索式可视化库 探索式分析最大的优势在于，可以让业务人员在海量数据中“自由发挥”，不受数据模型的限制。通过探索式分析和可视化，业务人员可以快速发现业务中存在的问题。...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。...Plotly是一个数据可视化的在线平台，与Bokeh一样，Plotly的强项在于制作交互式视图，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。...因为是基于Vega-Lite（交互式图形语法）的声明性统计可视化库，Altair API具有简单、友好、一致等特点。...声明使Altair变得简单、友好和一致，用户使用Altair可以轻松设计出有效且美观的可视化代码。 11 ggplot ? ggplot是基于R语言的ggplot2包和Python的绘图系统。

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    书单 | 数据分析，从思维到工具，持续霸榜的新书分享给你！

    ，着重介绍企业不同的业务场景会遇见的运营问题，针对不同的问题怎样选择分析模型，怎么分析？...知识板块脉络，进而建立完善的Excel 知识体系 通过 8 大思想打通 Excel 知识板块脉络，进而建立完善的Excel 知识体系 全书共 6 章，涉及 Excel 在职场中具有代表性的知识点和功能...中的 8 大思想，是本书的精华，通过八大思想串联起 Excel 所有的知识板块；第 6 章讲解 Power Query 和 Power Pivot，是 Excel在商务智能层面的入门知识。...04 ▊《Python统计可视化之Altair探索分析实践指南（全彩）》 刘大成 著 Python数据可视化以Altair为核心工具，通过认识数据、理解数据和探索数据 全方位地探索分析数据集的统计可视化形式...本书以Altair为核心工具，通过认识数据、理解数据和探索数据全方位地探索分析数据集的统计可视化形式，以应用数据和案例研究为实践场景，使用Altair数据加工箱进行数据预处理，在此基础上，深入理解不同应用领域和实践场景的数据集的统计可视化模型

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