DataFrame是一种整洁的格式，其中的行与样本相对应，而列与观察到的变量相对应。数据通过数据转换映射到使用组的视觉属性(位置、颜色、大小、形状、面板等)。...它拥有在别的库中很难找到的几种图表类型，如等值线图，树形图和三维图表等，图标类型也十分丰富，申请了API密钥后，可以一键将统计图形同步到云端。...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。...你可以根据数据的完整度对数据进行排序或过滤，或者根据热度图或树状图来考虑对数据进行修正。...图像成品非常基础，适用于所有的数据类型，针对探索性图表进行了优化，产生与比例无关的SVG图，这样在你调整图像大小的时候就不会损失图像质量 安装 方法一： pip install leather
学习文档：https://matplotlib.org/ Matplotlib的特点是图表功能齐全，可定制化强，一般专业的新闻图表、科研图表、出版图表、企业图表都可以用Matplotlib绘制。...比如说Seaborn可以一行代码设置图表的配色风格，什么统计风、商务风、学术风，都给你搭配的妥妥的，还有像置信区间这种专业领域的图表也集成到函数中。...Altair基于Vega-Lite语法规则，将可视化描述为从数据到图形标记（例如，圆圈、矩形或折线）和属性（例如，颜色、大小、形状或透明度）的编码映射过程，使用Json格式规范图表外观，使用起来非常简单...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。...plotly绘制的图表相对比较美观，适合商用展示，且它的图表可以基于web，能进行多元化的交互操作。 其次plotly可定制化也非常强，类似于matplotlib，你可以对图表做任何细节的修改。
在 Bokeh 中创建交互式可视化应用程序 可用于数据科学的资源正在迅速发展，这在可视化领域尤其明显，似乎每周都有另一种选择。...让我们通过制作带有正方形和圆形的基本图表来说明 glyphs 的概念。首先，我们使用 figure 方法创建一个图，然后通过调用适当的方法并传入数据将我们的 glyphs 附加到 figure 中。...但是，我们想在 Bokeh 图中添加直方图并进行交互演示。 1. 增加交互性 本文介绍的第一种交互方式是被动交互。这些是读者可以采取的不会改变所显示数据的动作。...CDS 是一个专门用于绘图的对象，包括数据以及多个方法和属性。CDS 允许我们为图形添加注释和交互性，并且可以从pandas 的 dataframe 构建。...除了我们可以在 Bokeh 中创建的图形范围之外，使用 Bokeh 库的另一个好处是交互。 每个选项卡都有一个交互元素，使用户可以访问数据并进行自己的发现。
本文由以下几个大的部分组成： Bokeh 基础介绍 在 Bokeh 中添加主动交互功能 在 Bokeh 中创建交互式可视化应用程序 Tips： 本文源代码地址，可以在公众号『咸鱼学Python』后台回复...首先，我们使用 figure 方法创建一个图，然后通过调用适当的方法并传入数据将我们的 glyphs 附加到 figure 中。 最后，我们展示了所做的图表。...但是，我们想在 Bokeh 图中添加直方图并进行交互演示。 增加交互性 本文介绍的第一种交互方式是被动交互。 这些是读者可以采取的不会改变所显示数据的动作。...CDS 是一个专门用于绘图的对象，包括数据以及多个方法和属性。 CDS 允许我们为图形添加注释和交互性，并且可以从pandas 的 dataframe 构建。...除了我们可以在 Bokeh 中创建的图形范围之外，使用 Bokeh 库的另一个好处是交互。 每个选项卡都有一个交互元素，使用户可以访问数据并进行自己的发现。
直方图探索分布 直方图是数值数据分布的精确图形表示。直方图通过将可能的值分散到箱中，并显示落入每个箱中到对象数，显示属性值到分布。 对于分类属性，每个值在一个箱中，如果值过多，则使用某种方法将值合并。...直方图 直方图是一种对数据分布情况的图形表示，是一种二维统计图表，它的两个坐标分别是统计样本和该样本对应的某个属性的度量，以长条图（bar）的形式具体表现。...pairplot探索特征间的关系 当你需要对多维数据集进行可视化时，最终都要使用矩阵图pair plot。如果想画出所有变量中任意两个变量之间的图形，用矩阵图探索多维数据不同维度间的相关性非常有效。...几种可交互图形 plotly二维可交互图 plotly和经典Matplotlib最大的不同是plotly可以生成交互式的数据图表。...bokeh二维可交互图 bokeh是一款针对现代Web浏览器呈现功能的交互式可视化库。
本文由以下几个大的部分组成： Bokeh 基础介绍 在 Bokeh 中添加主动交互功能 在 Bokeh 中创建交互式可视化应用程序 Tips： 本文源代码地址，可以在公众号『Python数据之道』后台回复...首先，我们使用 figure 方法创建一个图，然后通过调用适当的方法并传入数据将我们的 glyphs 附加到 figure 中。 最后，我们展示了所做的图表。...但是，我们想在 Bokeh 图中添加直方图并进行交互演示。 增加交互性 本文介绍的第一种交互方式是被动交互。 这些是读者可以采取的不会改变所显示数据的动作。...CDS 是一个专门用于绘图的对象，包括数据以及多个方法和属性。 CDS 允许我们为图形添加注释和交互性，并且可以从pandas 的 dataframe 构建。...除了我们可以在 Bokeh 中创建的图形范围之外，使用 Bokeh 库的另一个好处是交互。 每个选项卡都有一个交互元素，使用户可以访问数据并进行自己的发现。
时间序列法是一种定量预测方法，也称简单外延法，在统计学中作为一种常用的预测手段被广泛应用。 时间序列分析在第二次世界大战前应用于经济预测。...“二战”中和“二战”后，在军事科学、空间科学、气象预报和工业自动化等领域的应用更加广泛。 时间序列分析（Time Series Analysis）是一种动态数据处理的统计方法。...第15～22行是关于图例、坐标轴的一些自定义属性，将在后文进行详述。...▲图4 代码示例④运行结果 代码示例④采用网格布局显示两张时间序列曲线，可以对某一曲线进行横向比较。...▲图5 代码示例⑤运行结果 代码示例⑤采用modes接口进行图形绘制，第25行为该图形增加平移工具并自定义滚轮缩放的速率。读者仅需要了解采用这种方式进行绘图的基本流程即可。
多变量关系：Seaborn 提供了多种方法来探索数据集中的多变量关系，比如散点图矩阵（pairplot）和小提琴图（violinplot）。...以下是 Bokeh 的一些核心特性：交互性：Bokeh 提供了丰富的交互性选项，使用户能够在图表上进行缩放、平移、选择数据点等操作。...工作效率：Bokeh 可以轻松地与其他流行的 Pydata 工具（例如 Pandas 和 Jupyter notebook）进行交互。...Bokeh 允许用户创建各种类型的图表，包括线图、散点图、柱状图、热图等，而且这些图表都可以在 Web 浏览器中交互式地操作。...以下是 Pygal 的一些关键特性：SVG 格式：Pygal 基于 SVG（可扩展矢量图）格式，这意味着创建的图表可以无损地缩放到任何大小，而不会失真。
下面，作者介绍了八种在 Python 中实现的可视化工具包，其中有些包还能用在其它语言中。快来试试你喜欢哪个？ 用 Python 创建图形的方法有很多，但是哪种方法是最好的呢？...如果你想在 R 中用真正的 ggplot（除了依赖关系外，它们的外观、感觉以及语法都是一样的），我在另外一篇文章中对此进行过讨论。...Bokeh 提供的所有便利都要在 matplotlib 中自定义，包括 x 轴标签的角度、背景线、y 轴刻度以及字体（大小、斜体、粗体）等。...详情点点击查看 Python Bokeh 库进行数据可视化实用指南 Plotly Plotly 非常强大，但用它设置和创建图形都要花费大量时间，而且都不直观。...但它也有优点，而且设置中的所有缺点都有相应的解决方法： 你可以在 Plotly 网站和 Python 环境中编辑图片； 支持交互式图片和商业报表； Plotly 与 Mapbox 合作，可以自定义地图；
当我们进行可视化时，问一些关于图形目标的问题是很重要的:您是否试图对数据的外观有一个初步的感觉?也许你是想在演示中给人留下深刻印象?...因此，每一种方法产生的美感都是相似的，定制图片的方法将使用非常相似的语法。 当我想到这些可视化工具时，我想到:探索性数据分析。这些包对于第一次查看您的数据是非常棒的，但是当涉及到表示时就不太好了。...第9-14行中的Bokeh代码创建了一个优雅的、专业的响应计数直方图，具有合理的字体大小、y标记和格式。我编写的大部分代码用于标记坐标轴和标题，以及给条形图添加颜色和边框。...Bokeh提供的所有便利都可以在Matplotlib中进行定制，包括x轴标签的角度、背景线、y轴扩展、字体大小/斜体/粗体等。...然而，对于所有设置的缺点，也有优点和变通方法: 您可以在Plotly网站和Python环境中编辑图片 有很多对交互式图形/仪表板的支持 Plotly与Mapbox合作，可以定制地图 有惊人的整体潜力 如果我只是用一些代码来表达我的不满
01 概述 柱状图（Histogram）是一种以长方形的长度为变量的表达图形的统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹表示数据分布的情况，用来比较两个或两个以上的价值（不同时间或者不同条件），只有一个变量...堆叠柱状图 与并排显示分类的分组柱状图不同，堆叠柱状图将每个柱子进行分割以显示相同类型下各个数据的大小情况。...代码示例2-34第8、9行数据预处理，读者可以打印数据格式；笔者建议在实践中多采用Pandas进行数据预处理，其DataFrames的复合序列可以直接作为分组柱状图的数据。 ?...stackers (seq[str]) : 列表，由绘图数据中需要进行堆叠的数据列名称组成。 其他参数基本上同vbar()方法。...stackers (seq[str]) : 列表，由绘图数据中需要进行堆叠的数据列名称组成。 其他参数基本上同vbar()方法。
01 概述 直方图（Histogram），形状类似柱状图却有着与柱状图完全不同的含义。直方图牵涉统计学概念，首先要对数据进行分组，然后统计每个分组内数据元的数量。...在平面直角坐标系中，横轴标出每个组的端点，纵轴表示频数，每个矩形的高代表对应的频数，这样的统计图称为频数分布直方图。...▲图2-59 代码示例2-45运行结果 代码示例2-45第2行使用quad ()方法通过定义矩形的四边边界绘制直方图，具体参数说明如下。...alpha (float) : 一次性设置所有线条的透明度 color (Color) : 一次性设置所有线条的颜色 source (ColumnDataSource) : Bokeh特有数据格式（类似于...第53行通过gridplot()方法一次展示4张图（正态分布、对数正态分布、伽玛分布、韦伯分布）。 关于作者：屈希峰，资深Python工程师，Bokeh领域的实践者和布道者，对Bokeh有深入的研究。
对于那些变量之间存在密切关系，但是这些关系又不像数学公式和物理公式那样能够精确表达的，散点图是一种很好的图形工具，可以进行直观展示，如图2所示。...▲图3 代码示例①运行结果 代码示例①中第7行使用scatter方法进行散点图绘制；第11行采用circle方法进行散点图绘制（推荐）。关于这两个方法的参数说明如下。...▲图4 代码示例②运行结果 代码示例②中第11行和第15行使用scatter方法进行散点图绘制。...第7行工具条中的不同工具定义，第9行数据点的不同颜色定义，第20行和第21行采用网格显示图形，可以提前了解这些技巧，具体使用方法在下文中会专门进行介绍。...代码示例③再次对前面提到的鸢尾花的数据集进行分析，图5中x轴为花瓣长度，y轴为花瓣宽度，据此可以将该散点数据聚类为3类。同时，该段代码展示了常规图形的绘制流程，含x、y轴的标签。
Bokeh 主要以其交互式图表可视化而闻名。Bokeh 使用 HTML 和 JavaScript 呈现其绘图，使用现代 Web 浏览器来呈现具有高级交互性的新颖图形的优雅、简洁构造。...安装 要安装此类型，请在终端中输入以下命令。 pip install bokeh 散点图 散点图中散景可以使用绘图模块的散射（）方法被绘制。这里分别传递 x 和 y 坐标。...) 输出: 条形图 条形图可以有水平条和垂直条两种类型。...让我们看看可以添加的各种交互。 Interactive Legends click_policy 属性使图例具有交互性。 有两种类型的交互 隐藏：隐藏字形。...进行数据可视化之Bokeh 使用 Python 进行数据可视化之Plotly
用 Python 创建图形的方法有很多，但是哪种方法是最好的呢？当我们做可视化之前，要先明确一些关于图像目标的问题：你是想初步了解数据的分布情况？想展示时给人们留下深刻印象？...如果你想在 R 中用真正的 ggplot（除了依赖关系外，它们的外观、感觉以及语法都是一样的），我在另外一篇文章中对此进行过讨论。...Bokeh Bokeh 很美。从概念上讲，Bokeh 类似于 ggplot，它们都是用图形语法来构建图片，但 Bokeh 具备可以做出专业图形和商业报表且便于使用的界面。...Bokeh 提供的所有便利都要在 matplotlib 中自定义，包括 x 轴标签的角度、背景线、y 轴刻度以及字体（大小、斜体、粗体）等。...但它也有优点，而且设置中的所有缺点都有相应的解决方法： 你可以在 Plotly 网站和 Python 环境中编辑图片； 支持交互式图片和商业报表； Plotly 与 Mapbox 合作，可以自定义地图；
01 概述 折线图（Line）是将排列在工作表的列或行中的数据进行绘制后形成的线状图形。折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。...读者也可以使用multi_line()方法一次性绘制三条折线，然后再绘制折线上的数据点。同样，既可以在函数中预定义图例，也可以用Lengend方法单独进行定义，在后会对图例进行详细说明。...▲图4 代码示例④运行结果 代码示例④在代码示例③的基础上增加了图例的位置、显示或隐藏图形属性；通过点击图例，可实现图形的显示或隐藏，当折线数目较多或者颜色干扰阅读时，可以通过该方法实现对某一条折线数据的重点关注...▲图7 代码示例⑦运行结果 代码示例⑦与代码示例③相似，第10、19、21行对曲线的属性进行自定义，注意虚线的几种形式('solid', 'dashed', 'dotted', 'dotdash', '...▲图12 代码示例⑫运行结果 代码示例⑫使用models接口进行曲线绘制，注意第10、17、20行的绘制方法，这种绘图方式在实践中基本很少用到，仅作了解。
在此步骤中，你可以自定义比如标题，刻度线等的所有内容，你还可以设置一组工具，以便与你的可视化进行各种用户交互。 步骤 4：连接并绘制数据 接下来，你将使用Bokeh的渲染器（可视化图）来塑造数据。...步骤 5：组织布局 如果你需要多个图来表达数据，那么Bokeh也将会提供很好的帮助。Bokeh不仅提供了标准的网格状布局选项，而且还允许你使用几行代码轻松地将可视化组织为选项卡式可切换的布局。...= ColumnDataSource(phi_gm_stats_2) 步骤 2：确定可视化的呈现位置 在Bokeh中输出可视化的方法有以下两个选项： output_file('filename.html...步骤 5：组织布局 图形绘制完毕，我们想将两个绘图进行布局。Bokeh中，可以是使用网格式布局，或者选项卡切换式的布局。...如果大家感兴趣可以自行尝试，由于篇幅问题，本篇只分享其中一种用法，下面展示其它几个交互式动态图的示例： 滑动 ?
用 Python 创建图形的方法有很多，但是哪种方法是最好的呢？当我们做可视化之前，要先明确一些关于图像目标的问题：你是想初步了解数据的分布情况？想展示时给人们留下深刻印象？...如果你想在 R 中用真正的 ggplot（除了依赖关系外，它们的外观、感觉以及语法都是一样的），我在另外一篇文章中对此进行过讨论。...02.Bokeh Bokeh 很美。从概念上讲，Bokeh 类似于 ggplot，它们都是用图形语法来构建图片，但 Bokeh 具备可以做出专业图形和商业报表且便于使用的界面。...Bokeh 提供的所有便利都要在 matplotlib 中自定义，包括 x 轴标签的角度、背景线、y 轴刻度以及字体（大小、斜体、粗体）等。...但它也有优点，而且设置中的所有缺点都有相应的解决方法： 你可以在 Plotly 网站和 Python 环境中编辑图片； 支持交互式图片和商业报表； Plotly 与 Mapbox 合作，可以自定义地图；
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