比如 GG 里提到，「饼图是极坐标下的柱状图」。你品，你仔细品。 ?...如何在 Elixir 上「复刻」一个 Altair 在做这次 hackathon 之前，我已经有了还算丰富的 altair 的使用经验，但我并未太多研究 vega-lite 本身。...一来是留给我的时间不多了，二来我觉得过于厚重的封装不是那么有必要，vega-lite 自己的语法表现力足够且并不复杂。三来对于使用者而言，了解 vega-lite 的语法对他们非常有必要。...有了基础的 deneb 的实现，接下来就是如何把生成的 vega-lite JSON 展示成图表。...注意看这幅图，它是两个 chart 组合而成的，还使用了 selection 来提供交互。用户在选择小图的时候，大图会随之而动。 嗯。开森。
Vega-Lite以JSON格式的可视化规范作为输入，Vega-Lite编译器将其转换为相应的可视化效果。...这使其不太像Julia，例如Gadfly，但另一方面，熟悉Vega-Lite的人很容易学会如何使用VegaLite。...对于对此感兴趣的读者，我建议查看Vega-Lite主页或论文“Vega-Lite: A Grammar of Interactive Graphics”。...这可能只是VegaLite文档的问题，我在其中找不到其他解决方案（或者是我没有做足够的研究，例如还可以使用Vega-Lite的广泛文档）。...一个有趣的VegaLite附加组件是交互式数据探索工具Voyager（见：DataVoyager.jl）。这是一个应用程序，可以加载数据并创建各种可视化效果，无需任何编程。
一般如果画布比较大，有缩放、平移等高频的交互的场景，常见的饼图、柱状图、流程图之类的开发，可以考虑使用 SVG 。...要使用webGL进行3D渲染，首先得在页面中创建一个canvas元素，通过这个canvas元素来初始化WebGL上下文。...这里贴出d3的GitHub项目地址：https://github.com/d3/d3 6、Vega 使用Vega不需要写前端代码，它做到了只需要 JSON 就能完成所有图表相关的开发，包括数据的加载、转换...比如最简单的柱状图就需要95行配置，所以它提供了更简明的语法Vega-Lite，用于快速生成可视化以支持分析。...以下是一个柱状图的示例： 这里给大家贴出vega-lite的官网供大家学习：https://vega.github.io/vega-lite/ 三、结语 到这里给大家介绍了几种比较热门的可视化技术或图库
工具Vega-Lite和Altair 首先，用Python完成可视化，需要借助两款工具：Vega-Lite和Altair。...Vega-Lite是一种交互式图形的高级语法，用简明的JSON语法，快速生成可视化图形，Vega-Lite规范可以编译为Vega规范。 比如下图，左边的图形，背后就是右侧的代码来实现的。 ?...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。...Altair也是基于Vega和Vega-Lite而来的，使用的语言是Python，因此，Vega-Lite和Altair两者一同服用，效果最好哦。...传送门 课程GitHub： https://github.com/uwdata/visualization-curriculum Vega-Lite： https://vega.github.io/vega-lite
可以使用Matplotlib创建图，条形图，饼图，直方图，散点图，误差图，功率谱图，干图以及您想要的任何其他可视化图！...GGplot Ggplot是一个Python数据可视化库，它基于为编程语言R创建的ggplot2的实现为基础。Ggplot可以使用高级功能创建数据可视化，例如条形图，饼图，直方图，散点图，错误图等。...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。...数据可视化专家可以使用bokeh为现代Web浏览器创建各种交互式图，该bokeh可用于交互式Web应用程序，HTML文档或JSON对象。Bokeh具有3个级别可用于创建可视化。
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。...根据官方文档(https://altair-viz.github.io/)，它基于 Vega 和 Vega-lite 语言。...使用 Altair，我们可以通过类似于 Seaborn 图的条形图、直方图、散点图和气泡图、网格图和误差图等创建交互式数据可视化。...为了进行比较，我们将使用这两个库创建相同的可视化集，并得出结论，在易用性、语法、可视化外观和样式以及自定义可视化的能力方面，一个库是否比另一个具有明显优势。...Altair 其他要点 饼图和甜甜圈图 可惜的是，Altair 不支持饼图。这是 Seaborn 获胜的一个点，我们可以利用 matplotlib 功能通过 Seaborn 库生成饼图。
Altair 和图形语法 Altair 是 Vega-Lite 的包装器。Vega-Lite 是 JavaScript 的高级可视化库，它最最重要的特点是，它的API是基于图形语法的。...（例如 红色，黄色，蓝色） 补充：Vega-Lite 有两种类型的类别变量：名义变量和序数变量。...这点小小的改变就足以使得 Altair 明白，它不该使用连续色标，而是使用独立色标。 图表的扩展 Altair 的另一个美妙之处就是，我们可以从现有的图表中创建新的图表。...这是因为 Altair 只是一个 Python API，它能够生成有效的 Vega-Lite jsons，而 API 是以编程的方式生成的，因此在 Vega-Lite 的新版本发布后，Altair 能够全面而且快速的更新...Vega-Lite 交互性非常强大，我们不仅能够使用一行代码来添加 tooltips，还能将图的选择区与另一个可视化图关联。 高度灵活性。Altair的marks可以理解为图表构建中的模块。
，目前除了满足基本的交互外，对学术论文级的场景需求也完全得到满足（导出矢量图、图例大小位置调整，图例追加等都花了不少精力去优化，2.8版本见分晓）。...Vega-lite的官网: https://vega.github.io/vega-lite/ 。其中的Tutorial版块做得非常好，深入浅出，特别是入门的GetStart。...而Vega Viewer这个VSCode插件，也非常好用，可以在本地的VSCode写Vega-lite的图表Json结构，而不必在在线版的Vega-Editor上写，并且语法提示、关键字智能感应和Vega-Editor...在上述的Vega-lite上找到了其官方推荐的Vega-lite笔记教程，网址如下： https://observablehq.com/@uwdata/introduction-to-vega-lite...唯一一个小遗憾是，直接google网页翻译，笔记类内容都翻译不到，最后终于下定决定来研究如何用Quicker这款神器。可以解救我一下不断地复制网页内容到有道词典上翻译这个枯燥过程。
语法基本上是一组规定如何使用语言的规则，因此可以将Vega视为一种工具，它定义了一组如何构建和操纵视觉元素的规则。 随着对数据可视化的经验不断增长，发现越来越多的约束是一件好事。...Vega-Lite也是一种高级语法，专注于快速创建常见的统计图形，今天将坚持使用Vega，这是一种更通用的工具。 来看看Vega的工作原理。...Vega概述 可以在Web上部署Vega，但在本教程中将简单地使用Vega编辑器。 使用Vega时，在JSON对象中定义可视化。开始构建一个条形图。...例如，{"signal": "myDomain"} “axes”：[] 需要指定应该用于创建轴的方向和比例。可以使用很多属性来自定义它们。...正如文档所述，信号值是被动的：它们可以响应输入事件流，外部API调用或上游信号的变化而更新。在这里将使用它们的初始值，但它们的力量来自能够更新它们（将看到如何再次这样做）。
函数式绘图使得使用matplotlib绘图更加方便，而且产生的图达到了出版质量，但是同样也存在一些缺点： 调用细节被掩盖，不便于理解matpltolib的底层操作 绘图处理速度低，尤其是在实时交互和图形快速更新等方面...作为Python中使用最广泛的可视化工具之一，matplotlib可以绘制大多数常见的图。官方也提供了大量的可视化示例。...也可以看这里： 如何用python画图——带你入门matplotlib 如何用python画图--matplotlib实例与补充 但是matplotlib默认设置绘图效果不是非常美观，而且matpltolib...GeoViews可视化示例 除了上述可视化库之外，Altair是类似Seaborn用于统计可视化的交互式Python可视化库，其基于Vega和Vega-Lite(两者非基于Python的可视化库)。...与Vega一样，都是声明式可视化工具。 ? Vega和Vega-Lite可视化 ?
13、堆叠式条形图 跟多组条形图不同，堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示，适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别，以及每部分与总量有什么关系。...两种较常用的面积图是分组式面积图和堆叠式面积图。分组式面积图在相同的零轴开始，而堆叠式面积图则从先前数据系列的最后数据点开始。...堆叠式面积图使用区域面积来表示整数，因此不适用于负值。总的来说，它们适合用来比较同一间隔内多个变量的变化。...25、饼图 饼形图 (Pie Chart) 把一个圆圈划分成不同比例的分段，以展示各个类别之间的比例。...不过，圆环图还是比饼形图略有优势，它让人不再只看「饼」的面积，反面更重视总体数值的变化：专注于阅读弧线的长度，而不是比较「饼与饼」之间的比例不同。
Altair是一个基于Vega和Vega-Lite的声明式统计可视化库，它使得生成交互式、漂亮的图表变得非常简单。...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。...以下是一些示例代码，演示如何创建交互式图表：鼠标悬停提示import altair as altimport pandas as pd# 创建示例数据data = pd.DataFrame({...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。
Plotly Plotly是一个开源，交互式和基于浏览器的Python图形库。可以创建能在仪表板或网站中使用的交互式图表（您可以将它们保存为html文件或静态图像）。...Plotly基于plotly.js，而plotly.js又基于D3.js，因此它是一个高级图表库，与Bokeh一样，Plotly的 强项是制作交互式图 ，有超过30种图表类型， 提供了一些在大多数库中没有的图表...Altair + Vega Altair是一个声明性统计可视化库，基于Vega和Vega-Lite。...Altair和Vega生成的分散图和直方图 ? D3.js（数据驱动文档DDD） D3.js是一个JavaScript库，根据数据操作文档。您可以使用HTML，SVG和CSS将数据变成活灵活现的图表。...使用 r2d3 ，您可以将数据从R绑定到D3可视化。使用 r2d3 创建的D3可视化就像RStudio，R Markdown文档和Shiny应用程序中的R图一样工作。
以下详细道来： Plotly Plotly是一个开源，交互式和基于浏览器的Python图形库。可以创建能在仪表板或网站中使用的交互式图表（您可以将它们保存为html文件或静态图像）。...Plotly基于plotly.js，而plotly.js又基于D3.js，因此它是一个高级图表库，与Bokeh一样，Plotly的 强项是制作交互式图 ，有超过30种图表类型， 提供了一些在大多数库中没有的图表...你还可以使用folium生成热图和等值区域图。让我们了解一下folium： 地图定义为 folium.Map 对象，可在folium顶部添加其他folium对象。...可以是下面的leaflet和folium生成的地图 Altair + Vega Altair是一个声明性统计可视化库，基于Vega和Vega-Lite。...使用 r2d3 ，您可以将数据从R绑定到D3可视化。使用 r2d3 创建的D3可视化就像RStudio，R Markdown文档和Shiny应用程序中的R图一样工作。
它非常简单、友好，并基于强大的Vega-Lite JSON规范构建，我们只需要简短的代码即可生成美观、有效的可视化效果。...简单来说，Altair是一种可视化语法，也是一种创建、保存和分享交互式可视化设计的声明式语言，可以使用JSON 格式描述可视化的外观和交互过程，产生基于网络的图像。...基于图形语法的声明式Python API。 基于Vega-Lite 的JSON 语法规则生成Altair 的Python 代码。...可以将可视化作品导出为PNG/SVG 格式的图片、独立运行的HTML 格式的网页，或者在线上Vega-Lite 编辑器中查看运行效果。 在Altair中，使用的数据集要以“整洁的格式”加载。...我们可以使用面积图描述西雅图从2012 年到2015 年的每个月的平均降雨量统计情况。接下来，进一步拆分平均降雨量，以年份为分区标准，使用阶梯图将具体年份的每月平均降雨量分区展示，如下图所示。
以下详细道来： Plotly Plotly是一个开源，交互式和基于浏览器的Python图形库。可以创建能在仪表板或网站中使用的交互式图表（您可以将它们保存为html文件或静态图像）。...Plotly基于plotly.js，而plotly.js又基于D3.js，因此它是一个高级图表库，与Bokeh一样，Plotly的 强项是制作交互式图 ，有超过30种图表类型， 提供了一些在大多数库中没有的图表...Altair + Vega Altair是一个声明性统计可视化库，基于Vega和Vega-Lite。...Altair和Vega生成的分散图和直方图 D3.js（数据驱动文档DDD） D3.js是一个JavaScript库，根据数据操作文档。您可以使用HTML，SVG和CSS将数据变成活灵活现的图表。...使用 r2d3 ，您可以将数据从R绑定到D3可视化。使用 r2d3 创建的D3可视化就像RStudio，R Markdown文档和Shiny应用程序中的R图一样工作。
代码 这段代码使用了Streamlit库来创建一个交互式地图。首先，它导入了streamlit、pandas和numpy库。...Streamlit库来创建一个交互式地图。...Vega-Altair 是基于 Vega 和 Vega-Lite 的 Python 声明式统计可视化库。...Streamlit库来创建一个交互式的数据可视化应用。...Streamlit和Altair库来创建一个交互式数据可视化界面。
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