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。...Bokeh 简介 Bokeh是一个交互式可视化库，它能够创建各种类型的交互式图表，包括散点图、线图、条形图等。Bokeh提供了丰富的工具，使用户能够在图表中进行缩放、平移和选择等操作。...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。...创建绘图对象： 使用 figure() 函数创建一个条形图对象 p，指定了 x 轴的范围、绘图高度、标题等属性。...设置图表属性： 使用一系列属性设置函数设置图表的外观属性，如去除 x 轴的网格线、设置 y 轴起始值、设置 y 轴标签等。 显示图表： 使用 show() 函数显示绘图对象。
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过程中解脱出来。...) 牛刀小试——弄出一个条形图 Altair 很强调变量类型的区分和组合。...如果将数量型变量映射到x 轴，将名义型变量映射到y 轴，依然将柱体作为数据的编码样式（标记样式），就可以绘制条形图。条形图可以更好地使用长度变化比较商品销售利润的差距，如下图所示。...alt.X()中，使用month 提取时间型变量date 的月份，映射在位置通道x轴上，使用汇总函数mean()计算平均降雨量，使用折线作为编码数据的标记样式。
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。...( data ) 牛刀小试——弄出一个条形图 Altair 很强调变量类型的区分和组合。...如果将数量型变量映射到x 轴，将名义型变量映射到y 轴，依然将柱体作为数据的编码样式（标记样式），就可以绘制条形图。条形图可以更好地使用长度变化比较商品销售利润的差距，如下图所示。...alt.X()中，使用month 提取时间型变量date 的月份，映射在位置通道x轴上，使用汇总函数mean()计算平均降雨量，使用折线作为编码数据的标记样式。...在实例方法encode()中，使用子区通道facet 设置分区，使用year 提取时间型变量date 的年份，作为拆分从2012 年到2015 年每个月的平均降雨量的分区标准，从而将每年的不同月份的平均降雨量分别显示在对应的子区上
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:...交互 除了绘制基本图像，Altair强大之处在于用户可以与图像进行交互，包括平移、缩放、选中某一块数据等操作。在绘制图片的代码后面，调用interactive()模块，就能实现平移、缩放。 ?...Altair还为创建交互式图像提供了一个selection的API，在选择功能上，我们能做出一些更酷炫的高级功能，例如本文开头处展示的GIF，对选中的数据点进行统计，生成实时的直方图。
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。...因此，在encode函数中写入的任何内容都必须链接到数据帧。 Altair提供了更多的函数和参数来生成更多信息或定制的绘图。我们将在下面的例子中看到它们。...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。...为了使用scale属性，我们使用X和Y编码（例如alt.X）指定列名。zero参数设置为“False”，以防止轴从零开始。 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。...我们现在可以创建条形图。 alt.Chart(weekly).mark_bar().encode( x='val3:Q', y='week:O' ) ?
Seaborn Seaborn是在Matplotlib基础上经过高级封装的可视化库，一般用于统计分析，是数据科学领域的核心可视化库，类似于kaggle这种数据比赛大部分都用Seaborn。...Altair Altair也是Python中一个主打统计分析的可视化库，它和Seaborn不同的是，语法会更加简洁，让你在可视化的过程中去分析梳理数据。...Bokeh Bokeh主打web交互式可视化，图表不再是冷冰冰的图片，而是可以随意去调整的可视化交互工具，比如创建看板、应用、网页，都可以轻松实现，你也可以在jupyter notebook上去展示Bokeh...plotly图表类型比较丰富，比如折线图、散点图、面积图、条形图、误差条、方框图、直方图、热图、子图、多轴图、极坐标图、气泡图、地图等等，这些都集成好固定的函数用法，可以拿来即用。...可视化库都是比较常见的，几乎能实现你大部分需求，还有一些垂直类的需求需要专门的库来实现，比如BI、地图等等，这个后面慢慢分享。
Altair是啥？...as alt import pandas as pd import altair_viewer chart = alt.Chart(df).mark_bar().encode(x="brand:N"...alt.Chart()指定使用的数据集，然后使用实例方法mark_*()绘图图表的样式，最后指定X轴和Y轴所代表的数据，可能大家会感到好奇，当中的N以及Q分别代表的是什么，这个是变量类型的缩写形式，换句话说...之进阶操作 我们在上面的基础之上，进一步的衍生和拓展，例如我们想要绘制一张水平方向的条形图，X轴和Y轴的数据互换，代码如下 chart = alt.Chart(df).mark_bar().encode..."index:T", y="num:Q") line_chart.save("chart2.html") output 我们还可以来绘制一张甘特图，通常在项目管理上面用到的比较多，X轴添加的是时间日期
如果你打算向他人展示你的数据，定制X轴、Y轴和其他绘图元素可能需要大量的努力。这是由于Matplotlib的低级接口造成的。...=True) 这使得热图在视觉上更有吸引力，而不需要额外的配置。...在下面的例子中，由于Seaborn的默认设置，计数图在视觉上显得更加吸引人： sns.set(style="darkgrid") titanic = sns.load_dataset("titanic"...易于数据转换 Altair使其在创建图表时毫不费力地进行数据转换。...Altair建议在处理超过5000个样本的数据集时，在可视化之前对数据进行汇总。处理更大的数据集可能需要额外的步骤来管理数据大小和复杂性。 经验之谈：Altair 是创建复杂统计图表的绝佳选择。
= plt.figure() plt.bar(top_followers.user_name, top_followers.followers) plt.show() 尽管Matplotlib的X轴表示方法并不理想...如果你打算向他人展示你的数据，定制X轴、Y轴和其他绘图元素可能需要大量的努力。这是由于Matplotlib的低级接口造成的。...=True) 这使得热图在视觉上更有吸引力，而不需要额外的配置。...在下面的例子中，由于Seaborn的默认设置，计数图在视觉上显得更加吸引人： sns.set(style="darkgrid") titanic = sns.load_dataset("titanic"...易于数据转换 Altair使其在创建图表时毫不费力地进行数据转换。
在Numbers 等应用程序中，水平条形图被定义为独立的图表类型，而不是垂直条形图。除了条形差异外，x轴和y轴的格式也需要不同。...更新X轴 同样，创建了一个XaxisHView视图来显示水平条形图的X轴，并使用与垂直条形图的Y轴类似的代码来布置刻度线和刻度值。...2018年最高的5岁以下儿童死亡率显示在垂直和水平条形图中 水平条形图重用了垂直条形图的很多代码，所以显示或隐藏标题、键和轴的效果是有效的。...在水平条形图中，显示条形图上的数值并隐藏X轴可以使图表更简洁。 显示和隐藏水平条形图上的元素 结论 创建水平条形图的SwiftUI代码与创建垂直条形图的代码不同。...在创建垂直条形图时学到的技术可以重复使用，但最好将水平条形图视为与垂直条形图不同的图表。当我们深入到轴等组件时，可以看到两个图表中的轴线都是一样的，但是它们的标签和定位在x和y之间是换位的。
Plotly(plotly.py)建立在Plotly JavaScript库(plotly.js)的基础上，可用于创建基于Web的数据可视化效果，这些可视化效果可以在Jupyter笔记本或Web应用程序中使用...Plotly提供了40多种独特的图表类型，例如散点图，直方图，折线图，条形图，饼图，误差线，箱形图，多轴，迷你图，树状图，3-D图表等。Plotly还提供了等高线图，其中在其他数据可视化库中并不常见。...Altair Altair是Python中的统计数据可视化库。它基于Vega和Vega-Lite，这是一种用于创建，保存和共享也具有交互性的数据可视化设计的声明性语言。...Altair用最少的编码创建漂亮的图表数据可视化，例如条形图，饼图，直方图，散点图，误差图，功率谱，干图等。...打开Jupyter Notebook或JupyterLab并执行任何代码以在Altair中获得该数据可视化。
虽然 Matplotlib 库在语法风格上是命令式的，但 Altair 和 Seaborn 库在方法上都是声明式的，即用户只需要指定要做什么，机器决定它的部分。...条形图和计数图 在下一组可视化中，我们将绘制一个基本的条形图和计数图。这一次，我们还将添加一个图表标题。我们将使用"cylinders"和"mpg"属性作为绘图的 x 和 y。...='magma_r') 在 Altair 条形图中，我们传递 df、x 和 y，并根据"origin"特征指定颜色。...这两个图表在传达气缸数之间的关系方面似乎同样有效。对于 Altair 图，我们会发现 x 和 y 列在语法中已互换，以避免出现更高和更窄的图。...为了在 Altair 中设置交互式图表，我们定义了一个具有"interval"类型选择的选择，即在图表上的两个值之间。然后我们使用之前定义的选择定义列的活动点。
要是用在晋升答辩PPT上，老板一眼就能看出你究竟做出了多少成绩。 要是用在客户招标会上，手握预算的客户也能清醒的认识到这单生意的价值所在。...谢谢你创作者们好的东西分享给大家，我在加拿大，这对我的数据可视化课程非常有用。 现在连推特上的点赞都超过了1200： ?...Altair的图形种类非常丰富，包含条形图、折线图、面积图、散点图、直方图、地图等各种交互式图表。...教程的作者非常友好，在Jupyter、Colab、Observable三个平台都准备了课程，你可以选择自己习惯的平台，或者直接去Colab上，用自己的数据体验一下。 ? 整体教程包含7个部分： ?...1、Vega-Lite/Altair介绍 2、数据种类、图形标志、视觉编码渠道 3、数据转换 4、比例尺、轴和图例 5、多视图合成 6、交互 7、制图可视化 最后，教程作者还附赠了Altair的debug
更改轴 翻转图的坐标 添加coord_flip（）使垂直分布变为水平： bars <- bars + coord_flip() ? 添加/删除网格线 默认主题的y轴具有网格线。...（类似地，通过panel.grid.major.y = element_blank（）删除y轴上的网格线） bars <- bars + coord_flip() + theme(panel.grid.major.x...例如，如果您希望x轴标题为“ I'm a axis”，而y轴标签为空白，则格式为： + labs(x = "I'm an axis", y = "") 添加轴刻度 可以通过在主题中添加axis.ticks.x...左对齐/右对齐文本 参数'hjust'和'vjust'指示水平和垂直文本对齐方式。 它们的值可以在0到1之间，其中0左对齐，而1右对齐（或垂直对齐的底部和顶部对齐）。...例如，如果要创建带有很多条形图的条形图，并要确保每个条形图和标签之间有一定的呼吸空间，则可能是这种情况。 如果您确实保留了较大高度图的边距，那么轴和标签之间的间隙可能会更大。
由于Seaborn是在Matplotlib基础上构建的，因此用户还需要了解Matplotlib以便调整Seaborn的默认值。...可以在线绘制条形图、散点图、饼图、直方图等多种图形，可以画出很多媲美Tableau的高质量图。...Plotly生成的所有图表实际上都是由JavaScript产生的，无论是在浏览器还是在Jupyter中，所有的可视化、交互都是基于plotly.js的，它是一个高级的声明性图表库，提供了20多种图表类型...在使用plotnine绘图之前，首先需要理解绘图的基本概念。 10 Altair ? Altair是一个专为Python编写，它可以让数据科学家更多地关注数据本身和其内在的联系。...声明意味着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。
最后，通过选择“ 布局”> “垂直轴”的标题可以添加水平轴的标题。 标签|轴标题>主垂直轴标题>旋转标题。...为了使结果显示在图1中，我们还需要通过在图表上单击鼠标左键并将其拖动到所需位置来在工作表中移动图表。然后，我们可以通过单击图表的一个角并拖动角以更改尺寸来调整图表的大小，使其变小（或变大）。...我们还像示例1中的条形图一样插入了水平和垂直轴标题。 注意，水平轴默认为时间序列1到10（因为有10个数据项）。...提示我们输入轴标签数据范围，然后输入A4：A13（或仅在工作表上突出显示此范围），然后按 OK（确定） 按钮。接下来，我们 在图3所示的对话框中按 OK按钮以接受更改。...图4 –折线图（修订后的视图） 散点图 散点图只是一系列数据元素对的图表，其中第一个数据元素对应于x轴，第二个数据元素对应于y轴。 示例3：创建图5的范围A3：C9中所示的（x，y）对的散点图。
由于Seaborn是在Matplotlib基础上构建的，因此用户还需要了解Matplotlib以便调整Seaborn的默认值。...可以在线绘制条形图、散点图、饼图、直方图等多种图形，可以画出很多媲美Tableau的高质量图。...Plotly生成的所有图表实际上都是由JavaScript产生的，无论是在浏览器还是在Jupyter中，所有的可视化、交互都是基于plotly.js的，它是一个高级的声明性图表库，提供了20多种图表类型...在使用plotnine绘图之前，首先需要理解绘图的基本概念。 6 Altair Altair是一个专为Python编写，它可以让数据科学家更多地关注数据本身和其内在的联系。...声明意味着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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
