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【Python】5种基本但功能非常强大的可视化类型

1.折线图 折线图显示了两个变量之间的关系。其中之一通常是时间。因此,我们可以看到变量是如何随时间变化的,例如股票价格,每日温度。 下面是如何用Altair创建一个简单的折线图。...encode函数指定绘图中使用的列。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。...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。...我们还使用properties函数自定义大小并添加标题。 4.箱线图 箱线图提供了变量分布的概述。它显示了值是如何通过四分位数和离群值展开的。...5.条形图 条形图可用于可视化离散变量。每个类别都用一个大小与该类别的值成比例的条表示。 例如,我们可以使用条形图来可视化按week分组的“val3”列。我们先用pandas库计算。

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Altair 数据可视化已超神

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。...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。...Altair 条形图中,我们传递 df、x 和 y,并根据"origin"特征指定颜色。...然而,在这两个图中,我们可以看到最大的车辆数量是在 76 年之后,并且在 82 年尤为突出。此外,我们使用了一个配置命令来修改条的颜色和不透明度,这在 Altair 情节的情况下就像一个主题。...接下来,我们指定要为选择显示的图表类型(绘制在主图表下方)并传递"select"作为显示值的过滤器。

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    Python中常用数据可视化库:Bokeh和Altair

    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。...添加条形图: 使用 vbar() 方法向绘图对象添加条形图,指定了 x 值(产品名称)、条形的高度(销售量)、线条颜色、填充颜色等属性。...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。

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    Altair适用于气象领域的Python数据可视化库,文末送书!

    在Altair中,使用的数据集要以“整洁的格式”加载。Pandas 中的 DataFrame 是 Altair 使用的主要数据结构之一。...) 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。...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...使用关键字参数columns设置子区的列数,使用关键字参数header 设置子区序号和子区标题的相关文本内容。

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    Python数据可视化 被Altair圈粉了!

    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。...在Altair中,使用的数据集要以“整洁的格式”加载。Pandas 中的 DataFrame 是 Altair 使用的主要数据结构之一。...) 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。...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...使用关键字参数columns设置子区的列数,使用关键字参数header 设置子区序号和子区标题的相关文本内容。

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    Altair库详解【Python中轻松创建漂亮的统计图表】

    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。...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。...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。

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    被Altair圈粉了!这款Python数据可视化库真香!

    在Altair中,使用的数据集要以“整洁的格式”加载。Pandas 中的 DataFrame 是 Altair 使用的主要数据结构之一。...( 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。...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...使用关键字参数columns设置子区的列数,使用关键字参数header 设置子区序号和子区标题的相关文本内容。

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    『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表

    除了在绘图时定义图像大小外,我们还可以通过matplotlib的全局参数设置图像大小 plt.rcParams['figure.figsize'] = (10,5) 标题 通过参数title设置图表标题...,需要注意的是如果想要显示中文,需要提前设置相关字体参数,参考此前推文《详解Matplotlib中文字符显示问题》 # 标题 df.plot.bar(title='标题',) ?...坐标轴文字 细心的朋友可能会发现,在上图中x轴标签数字显示是躺着的,怎么坐起来呢? 那么可以通过参数rot设置文字的角度 # x轴标签旋转角度 df.plot.bar(rot=0) ?...绘图引擎 通过backend可以指定不同的绘图引擎,目前默认是matplotlib,还支持bokeh、plotly、Altair等等。当然,在使用新的引擎前需要先安装对应的库。...堆叠条形图 # 堆叠条形图 df.plot.barh(stacked=True) ? 直方图 直方图又称为质量分布图,主要用于描述数据在不同区间内的分布情况,描述的数据量一般比较大。

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    再见Matplotlib!我用这款Python神器了!

    1 如何安装 对于Altair库的安装,非常的方便,大家只需要通过pip install Altair即可完成安装。接着就可以在我们的程序中进行使用了。...上图的程序中,在进行x轴数据的处理时,Altair选择了Miles_per_Gallon进行处理,其中的bin参数是通过创建的BinParams对象来建立,其中maxbins参数的意思是最多创建10个条形柱...4 实战操作 为了更好的将Altair与我们的实际相结合,这里我运用之前发表文章中的抓取到的《青春有你》中,108位小姐姐的信息,来看一下如何运用Altair来做一个直观的可视化。 ?...可以看到,通过交互来划定不同的区域时,下方的柱状图会显示出所选择区域中不同年龄数量的分布,可以看出: 在左上方的分布中,也即身高较高,体重较小的分布中,年龄在24岁的小姐姐分布最多; 而在右上角,也即体重和身高都较突出的区域中...5 总结 以上就是小编带给大家关于Altair的分享,Altair相比于其他的可视化神器,具有强大的交互功能,能够更加帮助使用者窥探到数据中的信息,大家也赶快安装Altair来进行交互体验吧。

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    大数据分析工具Power BI(十三):制作占比分析图表

    "标题"为"2022年套餐类别营收金额"并居中显示二、环形图环形图与饼图类似,只是以环形方式来展示,需求:使用环形图展示"2022年点播订单表"每种套餐的营收金额情况这个需求与上一个需求一样。...设置单位为无常规对象中修改"标题"为"2022年套餐类别营收金额"并居中显示​三、树状图树状图将分组数据展示为一个矩阵,矩阵面积的大小代表其数值的大小,适用于展示较多分组信息,且要真实每个组别在整体的占比..."设置视觉对象格式",按照如下步骤设置格式:在"视图"工具栏选择"经典主题"​视觉对象中打开"数据标签",设置"值"字体大小为12,设置单位为无常规对象中修改"标题"为"2022年不同城市营收占比",字体大小为...20,文本颜色黑色并居中显示​四、百分比堆积图百分比堆积图包括百分比堆积柱状图与百分比堆积条形图,两者原理一样,这里来演示百分比柱状图。..."标题"为"2022年每月营收金额分布"加粗并居中显示

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    6个顶级Python可视化库

    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。...的transform_aggregate()函数使你能够在飞行中汇总数据,并在你的可视化中使用这些结果。...例如,在散点图上直观地显示所选区间内每个阶层的人数: brush = alt.selection(type="interval") points = ( alt.Chart(titanic)...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。...例如,使用泰坦尼克号数据创建同样的计数图,除了需要提前转换数据外,如果我们想让图表看起来漂亮,还需要设置条形图的宽度和颜色。

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    大数据分析工具Power BI(十一):制作对比分析图表

    ,字体加粗、背景色为蓝色、标题对齐方式设置居中 在常规"效果"打开视觉对象边框 二、矩阵 矩阵能够快速对数据进行汇总对比。...12,字体加粗、背景色为蓝色、标题对齐方式设置居中 在常规"效果"中打开视觉对象边框 图片 三、条形图 条形图是通过条形的长短表示数据的大小从对比数据的情况。...在可视化区域点击"柱状图",然后按照如下配置: 图片 美化图表格式,打开可视化区域中的"设置视觉对象格式",按照如下步骤设置格式: 常规对象中修改标题居中显示 视觉对象中打开数据标签 ​ 五、组合图...在可视化区域点击"折线和柱状图",然后按照如下配置: ​ 美化图表格式,打开可视化区域中的"设置视觉对象格式",按照如下步骤设置格式: 常规对象中修改标题居中显示 视觉对象中打开数据标签,设置"值"中的单位为无...在可视化区域点击"丝带图",然后按照如下配置: 图片 美化图表格式,打开可视化区域中的"设置视觉对象格式",按照如下步骤设置格式: 常规对象中修改标题居中显示 视觉对象中打开数据标签,设置"值"中的单位为无

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    6个顶级Python可视化库

    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。...的transform_aggregate()函数使你能够在飞行中汇总数据,并在你的可视化中使用这些结果。...例如,在散点图上直观地显示所选区间内每个阶层的人数: brush = alt.selection(type="interval") points = ( alt.Chart(titanic)...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。...例如,使用泰坦尼克号数据创建同样的计数图,除了需要提前转换数据外,如果我们想让图表看起来漂亮,还需要设置条形图的宽度和颜色。

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    6个顶级Python可视化库!

    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。...的transform_aggregate()函数使你能够在飞行中汇总数据,并在你的可视化中使用这些结果。...例如,在散点图上直观地显示所选区间内每个阶层的人数: brush = alt.selection(type="interval") points = ( alt.Chart(titanic)...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。...例如,使用泰坦尼克号数据创建同样的计数图,除了需要提前转换数据外,如果我们想让图表看起来漂亮,还需要设置条形图的宽度和颜色。

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    大厂是怎么写数据分析报告的?

    不要放弃“标题”这个绝佳的位置 有些图表的标题就和猜谜一样,例如:公司销售趋势、分公司销售分布情况。完全没有指出图表的重点,公司销售趋势是怎么样的?分公司销售分布又是如何?...根据我们所需要突出的主题,选择条形图的排序方式。展现条形图数值的方式包括刻度尺或在条形图上显示数字,可根据情况选择其中一种方式,但是不要两处都显示,多余容易导致图形的混乱。...: 项目间还可能针对一个范围进行对比,这时可使用范围条形图: 当比较的项目由多个部分组成,可通过堆积条形图,必须将最重要的成分放在靠近基线的地方,因为只有这部分才可被准确度量: 5.处理“时间序列对比...相关性对比通常使用散点图或双条形图来展示。如下图: 在双条形图中,我们将独立变量按顺序排在左边,而把对比值放在右边,如果期望模式与实际模式一致时,右边的条形图就会变成左边的条形图的镜像,如下面左图。...在使用颜色时需慎重选择,不能在一张图中有太多颜色,造成视觉干扰;可以使用颜色的不同饱和度来强调数据;根据分析报告背景,可选择对于的互补色来做内容的突出强调。

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    使用 Bokeh 为你的 Python 绘图添加交互性

    Bokeh 的设计既允许你在 Web 上创建自己的交互式绘图,又能让你详细控制交互性如何工作。我将通过给我在这个系列中一直使用的多条形图添加工具提示来展示这一点。...如下结果: 给条形图添加工具提示 要在条形图上添加工具提示,你只需要创建一个 HoverTool 对象并将其添加到你的绘图中。...tooltips=[ ('Seats', '@y'), ('(Year, Party)', '(@x)') ]) p.add_tools(h) 参数定义了哪些数据会显示在工具提示上...你还可以使用一些其他的值。例如,光标在图上的位置由 $x 和 $y 给出(与 @x 和 @y 没有关系)。...回归简单:Altair Bokeh 是四大最流行的绘图库之一,本系列将研究它们各自的特别之处。 我也在研究几个因其有趣的方法而脱颖而出的库。

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    「R」ggplot2数据可视化

    ggplot2包提供了分组和小面化的方法。分组指的是在一个图形中显示两组或多组观察结果。小面化指的是在单独、并排的图形上显示观察组。需要注意,ggplot2包在定义组或面时使用因子。...对条形图来说,'dodge'将分组条形图并排,'stacked'堆叠分组条形图,'fill'垂直地堆叠分组条形图并规范其高度相等。对于点来说,'jitter'减少点重叠。...接下来我们将使用几何函数创建广泛的图表类型。让我们从分组开始吧——在一个图中展示多个分组观察值。 分组 在R中,组通常用分类变量的水平(因子)来定义。...分面 如果组在图中并排出现而不是重叠为单一的图形,关系就是清晰的。我们可以使用facet_wrap()函数和facet_grid()函数创建网格图形(在ggplot2中也称为刻面图)。...mytheme.png 多重图 基础绘图中,我们使用图形参数mfrow和基本函数layout()把两个或多个基本图放到单个图中,同样,这种方法在ggplot2中不适用。

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