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。...创建散点图scatter_plot = alt.Chart(data).mark_point().encode( x='x', y='y')# 显示图表scatter_plot.show()折线图折线图通常用于展示数据随时间变化的趋势...下面是使用Altair创建折线图的示例代码：import altair as altimport pandas as pd# 创建示例数据data = pd.DataFrame({ 'x': [...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。...最后，我们介绍了Altair库的数据转换与聚合功能，包括数据透视、数据分组与聚合、数据过滤与筛选等。
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。...它通常用于显示两个数值变量的值。我们可以观察它们之间是否有关联。 我们可以创建“val”和“val2”列的散点图，如下所示。...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。 我们可以使用Altair的mark_boxplot函数创建一个箱线图，如下所示。...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。...第二行将“val3”列按周分组并计算总和。 我们现在可以创建条形图。
---- 静态图 四象限图实际是散点图 + 线图(水平或垂直线)，下面是上一节使用 seaborn 做的图。 而 altair 没有严格按图表类型进行区分，而是让你选择数据点的形状。...同样，alt.X 与 Y 都是大写 行4：步骤3，mark_point ，表示图表中的数据使用"点"这种形状显示 现在能得到一个散点图： 实际形状点默认是空心圆圈，我们能通过简单改变最后的 mark_xxx...直接定义一个 线图 表示 行10-11：使用定义的线图，分别映射不同的指标即可 这样的作图形式非常灵活直观，比如，为图表的每个点加上标签： 行13：数据标签，其实与散点图的唯一区别就是图形是文字，而非使用...因此，我们需要使用 altair 的数据转换功能对数据做汇总： 行2-6：transform_aggregate ，聚合操作，相当于分组统计，其中参数 groupby 定义了按 销售员 与 店名 做分组...这里可以使用之前分组统计结果的字段 使用这个数据源做四象限图即可： 由于数据源不再使用 pandas 的 DataFrame ，无法从中识别出数据类型，我们需要在绑定的时候，在字段后使用"冒号+类型
您也可以对曲线图做同样的处理。...首先，代码导入了所需的库：streamlit、pandas、numpy和altair。 接下来，代码检查了会话状态中是否存在名为"data"的数据。...您也可以对曲线图做同样的处理。...如果您想知道自己的自定义配置是否仍会被考虑在内，不用担心！您仍然可以更改图表配置。换句话说，虽然我们现在默认启用了 Streamlit 主题，但你可以用自定义颜色或字体覆盖它。...例如，如果你想让图表线变成绿色而不是默认的红色，你就可以这么做！
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。...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。...经典的 Jupyter Notebook 将通过实时网络连接与 Altair 的默认渲染器一起使用：不需要渲染启用步骤，或者，对于 Jupyter Notebook 中的离线渲染，可以使用 Notebook...两个图的语法相似，可以自定义以显示值。 折线图 现在，我们绘制"horsepower"和"mpg"属性的折线图。线图的语法对两者都非常简单。...:Q", bin=True), y='count()', ).configure_mark( opacity=0.7, color='cyan' ) 在这组可视化中，两个库的选定默认
丰富的图表类型：支持线图、散点图、柱状图、直方图、箱线图等多种图表类型。自定义能力：用户可以自定义图表的各个方面，包括颜色、线型、标记、图例、标题等。...Seaborn 的一些主要特点包括：美观的默认主题：Seaborn 提供了比 matplotlib 更加现代和美观的默认绘图风格。...分布的可视化：Seaborn 提供了多种方法来可视化数据的分布，包括直方图、核密度估计（KDE）和箱线图。...以下是 Altair 的一些关键特点：声明式语法：Altair 使用简单而直观的 Python 语法来描述数据可视化，使创建图表变得容易。...强大的功能：Altair 能够以声明式的方式创建漂亮的图表，适合数据科学家、数据分析师以及任何需要可视化数据的人。
图片而在 Python 中，我们也有非常易用的工具，可以产出漂亮的数据分析可视化结果，并支持交互式操作和勾选局部数据深入分析，ShowMeAI在本篇内容中，将给大家讲解到 Altair 这样一个功能强大的...Python 交互式数据分析工具，它能产出如下图所示的交互分析结果：图片图片图片 数据分析实现模板为了让大家在自己的数据上体验 Altair 的分析结果，我们下面编写的一个函数模板，用于为数据集中的所有特征生成交互式图表...具体一点说，我们希望它为数值型字段（特征）返回『直方图+散点图』，为类别型特征返回『柱状图+箱线图』，Altair 返回的这些图表结果都是可以交互式操作的。...column_name, bin=True)] ).add_selection(single).properties(width=w) # 对于类别型字段，我们构建它和目标字段的一个箱线图表...Boxplots').configure_axis(labelFontSize=15, titleFontSize=25)a.save('figures/Feature_Visuals.html')# 检查是否所有的字段都可以被可视化
画【Python折线图】的一百个学习报告(三、设置全局 Label 颜色) ---- 目录 画【Python折线图】的一百个学习报告(三、设置全局 Label 颜色) 前言 学习环境 探究目标 分析过程...】、【高效】、【美观】、【大气】的展示各种适合【折线图】的数据，且只针对折线图，我相信折线图才是最美的图表，在折线图中你能找到真正的数学之美，当前只针对生成网页类型可以截图使用，也可以通过录制操作过程生成小视频的方式使用...，后期我会想办法针对视频自动演示进行研究，可能前几十篇或甚至是上百篇文章都是对折线图的具体探究与深度学习，后面的文章我会写一些功能类的GUI工具，用于生成各类折线图，有望在2024年的年会PPT汇报上给予大家...实践过程 这里是核心的一些属性： # 显示x轴字体的样式 label_opts=opts.LabelOpts( # is_show=True 是否显示标签 is_show=True,...( # is_show=True 是否显示标签 is_show=True, # position 标签的位置 可选 'top'，
由于Seaborn是在matplotlib之上构建的，因此还需要了解matplotlib以便调整Seaborn的默认值。...但是如果制作的图表包含数十万个数据点，它们就会很难渲染并变得反应迟钝。 6. Plotly 你可能知道Plotly是一个数据可视化的在线平台，但你是否也知道可以从Python笔记本使用它的功能？...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。...Altair Altair是一个基于 Vega-lite 的声明性统计（declarative statistical）可视化python库。...声明意味着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。声明使Altair变得简单，友好和一致。使用Altair可以轻松设计出有效且美观的可视化代码。
由于Seaborn是在matplotlib之上构建的，因此还需要了解matplotlib以便调整Seaborn的默认值。...但是如果制作的图表包含数十万个数据点，它们就会很难渲染并变得反应迟钝。 6. Plotly 你可能知道Plotly是一个数据可视化的在线平台，但你是否也知道可以从Python笔记本使用它的功能？...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。...Altair Altair是一个基于 Vega-lite 的声明性统计（declarative statistical）可视化python库。...声明意味着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。声明使Altair变得简单，友好和一致。使用Altair可以轻松设计出有效且美观的可视化代码。 ?
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 数据可视化是数据分析中极为重要的部分，而数据可视化图表(如条形图，散点图，折线图，地理图等)也是非常关键的一环。...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。...可在单个可视化中添加不同类型的数据可视化组件或层。Ggplot也与熊猫紧密相连，因此最好将数据保留在DataFrames中。 Altair Altair是Python中的统计数据可视化库。...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。...第一级专注于快速创建数据图，第二级控制图的基本构建块，而第三级则提供了完全自动的功能来创建没有预设默认值的图表。
画【Python折线图】的一百个学习报告(二、pyecharts引入js文件) 目录 画【Python折线图】的一百个学习报告(二、pyecharts引入js文件) 前言 学习环境 探究目标 分析过程...实践过程 测试js使用： 成果显示 总结 前言 本系列文章主要针对Python语言【pyecharts】库生成折线图功能进行深入探究与二次开发而撰写的，专栏文章的作用是帮助大家在工作中【...快速】、【高效】、【美观】、【大气】的展示各种适合【折线图】的数据，且只针对折线图，我相信折线图才是最美的图表，在折线图中你能找到真正的数学之美，当前只针对生成网页类型可以截图使用，也可以通过录制操作过程生成小视频的方式使用...，后期我会想办法针对视频自动演示进行研究，可能前几十篇或甚至是上百篇文章都是对折线图的具体探究与深度学习，后面的文章我会写一些功能类的GUI工具，用于生成各类折线图，有望在2024年的年会PPT汇报上给予大家...我准备了一个jQuery在线文档：【https://code.jquery.com/jquery-3.4.1.min.js】我们可以使用这个尝试是否能加载成功，由于我们无法直接引入，故而我们需要使用DOM
3 Plotly Plotly是一个数据可视化的在线平台，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。...Pygal绘制线图的方法很简单，可以将图表渲染为一个SVG文件，用户使用浏览器打开SVG文件就可以查看生成的图表。...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。...2 Seaborn Seaborn利用Matplotlib的强大功能，只用几行代码就能创建出漂亮的图表。它们的关键区别在于，Seaborn的默认款式和调色板设计更加美观和现代。...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。
Seaborn利用Matplotlib的强大功能，只用几行代码就能创建出漂亮的图表。它们的关键区别在于，Seaborn的默认款式和调色板设计更加美观和现代。...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。...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。...Pygal绘制线图的方法很简单，可以将图表渲染为一个SVG文件，用户使用浏览器打开SVG文件就可以查看生成的图表。 09 plotnine ?...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。
写【Python折线图】的一百个技巧(一、生成折线图网页) 目录 写【Python折线图】的一百个技巧(一、生成折线图网页) 前言 学习环境 Python库环境 探究目标 绘制过程 引入库 初始化数据...，专栏文章的作用是帮助大家在工作中【快速】、【高效】、【美观】、【大气】的展示各种适合【折线图】的数据，且只针对折线图，我相信折线图才是最美的图表，在折线图中你能找到真正的数学之美，当前只针对生成网页类型可以截图使用...，也可以通过录制操作过程生成小视频的方式使用，后期我会想办法针对视频自动演示进行研究，可能前几十篇或甚至是上百篇文章都是对折线图的具体探究与深度学习，后面的文章我会写一些功能类的GUI工具，用于生成各类折线图...、是否显示、鼠标悬停以及显示工具箱。...除了柱状图外，我们还能直接创建对应的自动求和的堆叠图，效果如下： 总结 这是一个基础版本的折线图，并没有进行大数据量的分析也没有添加什么好看的样式，只是作为一切的基础来学习，后面我们对折线图一点点的深入挖掘
，提供了广泛的绘图功能，包括折线图、散点图、柱状图、饼图等。...Seaborn：Seaborn 是基于 Matplotlib 的统计数据可视化库，专注于统计图表和信息可视化。Seaborn 提供了更高级的统计图表类型，并具有更好的默认样式和颜色主题。...Plotly：Plotly 是一个交互式可视化库，可创建高度定制化的图表和可视化界面。Plotly 提供了丰富的图表类型，包括折线图、散点图、柱状图、热力图等，并支持创建交互式的仪表盘和可视化应用。...Altair：Altair 是一个声明式的数据可视化库，使用简单的 Python 语法生成可视化图表。Altair 基于 Vega-Lite 规范，具有清晰的语法和简洁的API。...: https://github.com/altair-viz/altair>
2 Seaborn Seaborn利用Matplotlib的强大功能，只用几行代码就能创建出漂亮的图表。它们的关键区别在于，Seaborn的默认款式和调色板设计更加美观和现代。...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。...Pygal绘制线图的方法很简单，可以将图表渲染为一个SVG文件，用户使用浏览器打开SVG文件就可以查看生成的图表。...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。 7 ggplot ggplot是基于R语言的ggplot2包和Python的绘图系统。
，几行代码即可生成线图、直方图、功率谱、条形图、错误图、散点图等等。...库，可以用非常少的代码行中完成数据分析和可视化，除了默认的matplotlib后端外，还添加了一个Bokeh后端。...https://altair-viz.github.io/ Altair是Python的一个公认的统计可视化库。...NetworkX测试的代码覆盖率超过90%，是一个多样化，易于教学，能快速生成图形的Python平台。...Vincent底层使用Pandas和DataFrames数据，并且支持大量的图表—-条形图、线图、散点图、热力图、堆条图、分组条形图、饼图、圈图、地图等等。
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plot方法默认是折线图，而它还支持以下几类图表类型： ‘line’ : 折线图 (default) ‘bar...数据源选择 这里是指坐标轴的x、y轴数据，对于Series类型数据来说其索引就是x轴，y轴则是具体的值；对于Dataframe类型数据来说，其索引同样是x轴的值，y轴默认为全部，不过可以进行指定选择。...# 指定色系 x = df.plot.bar(colormap='rainbow') 多子图 通过subplots参数决定是否以多子图形式输出显示图表 # 多子图 x = df.plot.line...df.a.plot.bar() df.b.plot(color='r') 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...4, 1000), figsize=(6, 4)) 箱线图 箱线图又称盒须图、箱型图等，用于显示一组数据分布情况的统计图。
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plot方法默认是折线图，而它还支持以下几类图表类型： ‘line’ : 折线图 (default) ‘bar...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。...分组 # by 分组 np.random.seed(1) data = pd.Series(np.random.randn(1000)) data.hist(by=np.random.randint(0...箱线图 箱线图又称盒须图、箱型图等，用于显示一组数据分布情况的统计图。...默认情况下，面积图是堆叠的 # 默认是堆叠 df.plot.area() ? 单个面积图 df.a.plot.area() ?
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