它是最全面的图表解决方案，包含90+图表类型和众多交互功能，包括3D、各种仪表、工具提示、向下钻取、缩放和滚动等。它拥有完整的文档以及现成的演示，可以帮助你快速创建图表。...二十三、iCharts iCharts提供可一个用于创建并呈现引人注目图表的托管解决方案。有许多不同种类的图表可供选择，每种类型都完全可定制，以适合网站的主题。...四十九、Timeline Timeline即时间轴，用户通过这个工具可以一目了然的知道自己在何时做了什么。...五十三、Paper.js Paper.js是一个开源向量图表叙述架构，能够在HTML5 Canvas 运作，对于初学者来说它是很容易学习的，其中也有很多专业面向可以提供中阶及高阶使用者。...主流编程工具包括以下三种类型：从艺术的角度创作的数据可视化，比较典型的工具是 Processing.js，它是为艺术家提供的编程语言。
定义图表的数据 让我们先定义一下要在图表中展现的数据。 我们声明了一个包含标题和步行时间（小时）的 Walk 结构体。...我们可以提取测量值的 value，它是一个 Double 类型，它是默认符合 Plottable 的，我们可以扩展具有 Plottable 一致性的 Measurement，...如果我们简单地从测量值中提取，我们就会失去上下文，不知道用什么单位来创建测量值。这意味着，我们将无法正确格式化图表的标签来向用户表示单位。...虽然我们可以记住我们在创建测量时使用了小时 hours，但这并不理想。...我们收到的值是使用我们在 Plottable 一致性中定义的初始化器创建的，所以在我们的案例中，测量值是以分钟为单位提供的。但我相信对于这个特定的图表，使用小时会更好。
在 Swift 图表中使用Foundation 库中的测量类型 在这篇文章中，我们将建立一个条形图，比较基督城地区自然散步的持续时间。...定义图表的数据 让我们先定义一下要在图表中展现的数据。 我们声明了一个包含标题和步行时间（小时）的Walk结构体。...我们可以提取测量值的value，它是一个Double类型，它是默认符合Plottable的，我们可以扩展具有Plottable一致性的Measurement，或者我们可以定义一个包装了测量的类型并使其符合...如果我们简单地从测量值中提取，我们就会失去上下文，不知道用什么单位来创建测量值。这意味着，我们将无法正确格式化图表的标签来向用户表示单位。...我们收到的值是使用我们在Plottable一致性中定义的初始化器创建的，所以在我们的案例中，测量值是以分钟为单位提供的。但我相信对于这个特定的图表，使用小时会更好。
这是在chandoo.org上看到的一个有趣的图表制作示例，真的让人不由得感叹：只有想不到，没有做不到！ 具体效果如下图1所示。...图1 据文中介绍，只要你有足够的时间以及三角学知识，都可以实现这个效果。 这座时钟图表由2个部分组成：表盘和旋转指针。可以在一张图表中创建表盘和指针，也可分别创建，然后将它们重叠，这更简单一些。...时钟的指针从60开始并顺时针旋转，这意味着如果完成的时间是5，我们的时钟指针应该离初始位置 300。因此，x = sin(300), y =cos(300)。...在Excel中相对应的是SIN(RADIANS(30))，COS(RADIANS(30))。 当时钟组装好后，工作还没有完成，必须通过VBA给它安装“电池”，使指针转动。...运行时钟的基本逻辑很简单：当时钟运行时，检查是否下一秒，移动指针（通过修改执行秒的值）；如果没有，就等待。 如果有兴趣，可以在完美Excel公众号底部发消息： 动画时钟 下载示例工作簿研究。
在数据科学和数据可视化领域，生成清晰、漂亮的统计图表对于展示数据和传达见解至关重要。Python中有许多强大的库可以帮助我们实现这一目标，其中Altair库是一个非常流行的选择。...本文将介绍如何使用Altair库来轻松生成各种类型的统计图表，包括散点图、折线图、柱状图等。我们将提供代码示例来说明如何使用Altair创建这些图表，以便读者可以轻松上手并在自己的项目中使用。...().encode( x='category', y='value')# 显示图表bar_chart.show()自定义图表样式除了简单地创建基本类型的图表外，Altair还允许我们自定义图表的样式和外观...Altair库提供了丰富的数据转换和聚合功能，使得我们可以在图表中直接使用这些操作。...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。
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？...图表 如上所述，它是一个高级接口，用于通过标准的可视化方式呈现信息。这些方式包括箱形图、柱状图、面积图、热图、甜甜圈图和许多其它图形。...图表范例-2：在Notebook文档中，利用箱线图比较IRIS数据集中的萼片长度（sepal length）和花瓣长度（petal length）的分布情况 要创建这个可视化图表，我首先要使用Sklearn...执行后续的绘图操作，这将影响已经生成的图形。 5. 图表可视化 为了更好地理解这些步骤，让我举例演示： 绘图范例-1：在Notebook文档中创建二维散点图（正方形标记） ? ?...同样，你可以创建各种其它类型的图：如线、角和圆弧、椭圆、图像、补丁以及许多其它的图。 绘图范例-2：将两种视觉元素合并在一张图中 ? ? 绘图范例-3：为上图添加一个悬停工具和坐标轴标签 ? ?
在大数据时代，更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化，还有数据的可交互性；我们还需要跨学科的团队，而不是单个数据科学家、设计师或数据分析员；我们更需要重新思考我们所知道的数据可视化，图表和图形还只能在一个或两个维度上传递信息...它是最全面的图表解决方案，包含90+图表类型和众多交互功能，包括3D、各种仪表、工具提示、向下钻取、缩放和滚动等。它拥有完整的文档以及现成的演示，可以帮助你快速创建图表。...23 iCharts iCharts提供可一个用于创建并呈现引人注目图表的托管解决方案。有许多不同种类的图表可供选择，每种类型都完全可定制，以适合网站的主题。...49 Timeline Timeline即时间轴，用户通过这个工具可以一目了然的知道自己在何时做了什么。...53 Paper.js Paper.js是一个开源向量图表叙述架构，能够在HTML5 Canvas 运作，对于初学者来说它是很容易学习的，其中也有很多专业面向可以提供中阶及高阶使用者。
Bokeh 与ggplot一样，Bokeh同样基于The Grammar of Graphics，但与ggplot不同的是，它是原生Python的，而不是从R语言移植过来的。...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。...7. geoplotlib geoplotlib是一个用于创建地图和绘制地理数据的工具库。可以使用它来创建各种地图类型，例如等值线，热图和点密度贴图。...它适用于所有数据类型并生成图表作为SVG，可以缩放它们而不会丢失图像质量。由于这个库相对较新，一些文档仍在进行中。你可以制作非常基本的图表 - 但这是就是您想要的。 11....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。
❖ NodeBox：NodeBox是OS X上创建二维图形和可视化的应用程序，你需要了解Python程序，NodeBox与Processing类似，但没有Processing的互动功能。...，用来创建任意类型的SVG交互式图形，可生成包括线、矩形、多边形、椭圆、弧线等图形。...它是最全面的图表解决方案，包含90+图表类型和众多交互功能，包括3D、各种仪表、工具提示、向下钻取、缩放和滚动等。它拥有完整的文档以及现成的演示，可以帮助你快速创建图表。...❖ Raw：Raw局域非常流行的D3.js库开发，支持很多图表类型。 ❖ iCharts：iCharts提供可一个用于创建并呈现引人注目图表的托管解决方案。...❖ Timeline：Timeline即时间轴，用户通过这个工具可以一目了然的知道自己在何时做了什么。
由Andrea Piacquadio拍摄，来源：Pexels 下面是我对这个很酷的Python库的看法，以及为什么你应该尝试一下。 我喜欢写关于Python库的文章。...出于演示的目的，我将游戏名称分割开来，这并没有什么意义，但你可以看到它是如何工作的。 只需在Search转换框中键入split，选择要分割的列、分隔符和你想要的列数的最大值。Boom！...您只需点击四次就创建了一个漂亮的图表。（） 或者你可以创建一个箱形图。过程是非常相似的。很简单! 有许多其他类型的图表可供探索，但所有游戏数据集并不是创造图表的最佳选择。...它还创建了图表，以便您能够理解数据分布。如果数据集中有DateTime数据类型，它还可以创建图表，显示数据在一段时间内如何更改。...因此，与其浪费时间创建单独的图表来理解数据集，还不如使用这个功能来了解数据集。（您可在原文查看动图） 结束语 唷!我现在很满意，因为我给予了这个库应得的关注。
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BokehBokeh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。...可视化图表 为了更好地理解这些步骤，让我用下面的例子来演示一下： 图表范例-1：使用Bokeh创建一个柱状图并在Web浏览器上显示 我们将遵循上述列出的步骤来创建一个图表： 在上面的图表中，你可以看到顶部的工具选项...图表范例-2：在Notebook文档中，利用箱线图比较IRIS数据集中的萼片长度（sepal length）和花瓣长度（petal length）的分布情况 要创建这个可视化图表，我首先要使用Sklearn...图表可视化 为了更好地理解这些步骤，让我举例演示： 绘图范例-1：在Notebook文档中创建二维散点图（正方形标记） 同样，你可以创建各种其它类型的图：如线、角和圆弧、椭圆、图像、补丁以及许多其它的图
Express 是一个新的高级 Python 可视化库：它是 Plotly.py 的高级封装，它为复杂的图表提供了一个简单的语法。...在这个最终版本中，让我们在这里调整一些显示，因为像“gdpPercap” 这样的文本有点难看，即使它是我们的数据框列的名称。...设计理念：为什么我们创建 Plotly Express ？ 可视化数据有很多原因：有时您想要提供一些想法或结果，并且您希望对图表的每个方面施加很多控制，有时您希望快速查看两个变量之间的关系。...我们想要构建一个库，它做出了不同的权衡：在可视化过程的早期牺牲一些控制措施来换取一个不那么详细的 API，允许你在一行 Python 代码中制作各种各样的图表。...仅接受整洁输入所带来的最终优势是它更直接地支持快速迭代：您整理一次数据集，从那里可以使用 px 创建数十种不同类型的图表，包括在 SPLOM 中可视化多个维度 、使用平行坐标、在地图上绘制，在二维、三维极坐标或三维坐标中使用等
简介 在Python的世界里，可视化你的数据有多种选择。由于这种多样性，决定何时使用哪一个确实是种挑战。这篇文章包含由更受欢迎的包中的一部分制作的示例，并说明如何使用它们创建一个简单的条形图。...我敢肯定，只要人们开始阅读这篇文章，他们就能找出更好使用这些工具的方法。我的目标不是在每个示例中创建完全一致的图表，我希望以大致相同的方式可视化数据，在每个示例中也花费大致相同的时间研究解决方案。...另一个需要考虑的问题是，条形图可能是简单类型的图表。这些工具允许你用数据绘制更多不同的类型。我的例子更多侧重于设计的方便性，而不是新颖的可视化案例。...gglot ggplot与seaborn类似，也建立在matplotlib上，目的是以简单的方式改进matplotlib可视化的视觉吸引力。与seaborn不同的是，它是R中ggplot2的一个移植。...总结 在Python生态系统中绘制数据图是一个好消息/坏消息的故事。好消息是有很多选择，坏消息是有太多选择。试图确定哪些适合你取决于你试图完成什么。在某种程度上，你需要把玩工具。
” Plotly Express 入门之路 Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库：它是 Plotly.py 的高级封装，它为复杂的图表提供了一个简单的语法。...在这个最终版本中，让我们在这里调整一些显示，因为像“gdpPercap” 这样的文本有点难看，即使它是我们的数据框列的名称。...设计理念：为什么我们创建 Plotly Express ？ 可视化数据有很多原因：有时您想要提供一些想法或结果，并且您希望对图表的每个方面施加很多控制，有时您希望快速查看两个变量之间的关系。...我们想要构建一个库，它做出了不同的权衡：在可视化过程的早期牺牲一些控制措施来换取一个不那么详细的 API，允许你在一行 Python 代码中制作各种各样的图表。...仅接受整洁输入所带来的最终优势是它更直接地支持快速迭代：您整理一次数据集，从那里可以使用 px 创建数十种不同类型的图表，包括在 SPLOM 中可视化多个维度 、使用平行坐标、在地图上绘制，在二维、三维极坐标或三维坐标中使用等
导读：Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库：它是 Plotly.py 的高级封装，它为复杂的图表提供了一个简单的语法。...在这个最终版本中，让我们在这里调整一些显示，因为像“gdpPercap” 这样的文本有点难看，即使它是我们的数据框列的名称。...08 设计理念：为什么我们创建 Plotly Express？ 可视化数据有很多原因：有时你想要提供一些想法或结果，并且你希望对图表的每个方面施加很多控制，有时你希望快速查看两个变量之间的关系。...我们想要构建一个库，它做出了不同的权衡：在可视化过程的早期牺牲一些控制措施来换取一个不那么详细的 API，允许你在一行 Python 代码中制作各种各样的图表。...仅接受整洁输入所带来的最终优势是它更直接地支持快速迭代：你整理一次数据集，从那里可以使用 px 创建数十种不同类型的图表，包括在 SPLOM 中可视化多个维度 、使用平行坐标、在地图上绘制，在二维、三维极坐标或三维坐标中使用等
可视化库：它是 Plotly.py 的高级封装，它为复杂的图表提供了一个简单的语法。...在这个最终版本中，让我们在这里调整一些显示，因为像“gdpPercap” 这样的文本有点难看，即使它是我们的数据框列的名称。...设计理念：为什么我们创建 Plotly Express ？ 可视化数据有很多原因：有时您想要提供一些想法或结果，并且您希望对图表的每个方面施加很多控制，有时您希望快速查看两个变量之间的关系。...我们想要构建一个库，它做出了不同的权衡：在可视化过程的早期牺牲一些控制措施来换取一个不那么详细的 API，允许你在一行 Python 代码中制作各种各样的图表。...仅接受整洁输入所带来的最终优势是它更直接地支持快速迭代：您整理一次数据集，从那里可以使用 px 创建数十种不同类型的图表，包括在 SPLOM 中可视化多个维度 、使用平行坐标、在地图上绘制，在二维、三维极坐标或三维坐标中使用等
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