受 vega-lite 的影响，altair 开始崛起，而我受 altair 的影响，萌发了在 Elixir 下复刻 altair 的想法。 ?...所以在做 deneb 的过程，其实就是我自己学习 vega-lite，然后把 vega-lite 的代码用 Elixir 封装起来的一个过程。...我认为封装有几层： 传递给 deneb 要绘制的数据，和绘制这个数据所用的 vega-lite 表达，deneb 将其组合成一个可以展示的 JSON 数据。...在 altair 接口中，已经完全没有 vega-lite 的表达式了，取而代之是对应的 Python 表达式，如果用户撰写的代码有误，Altair 能够清晰地展示错误，帮你定位问题。...因为最终 altair / deneb 这样的工具是赶不上 vega-lite 的发展的，总会有滞后（比如现在 altair 还不支持 vega-lite 4.9 的新功能），所以用户在极端情况下还是需要掌握
点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 用Python进行数据可视化你会用什么库来做呢？ 今天就来和大家分享Python数据可视化库中的一员猛将——Altair！...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。...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。...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。...第5 章，从交互出发，介绍使用Altair 探索数据和绘制交互图形的实现方法。
用Python进行数据可视化你会用什么库来做呢？ 今天就来和大家分享Python数据可视化库中的一员猛将——Altair！...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。...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。...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。...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。
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。 ?...而Altair是一个专为Python编写的可视化软件包，它能让数据科学家更多地关注数据本身和其内在的联系，相比matplotlib，Altair要简洁的多。 ?...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。...教程的作者非常友好，在Jupyter、Colab、Observable三个平台都准备了课程，你可以选择自己习惯的平台，或者直接去Colab上，用自己的数据体验一下。 ? 整体教程包含7个部分： ?
最后不得不说的是，用 matplotlib 制作交互式图表是一件相当困难的事情。 Altair 和图形语法 Altair 是 Vega-Lite 的包装器。...首先我们绘制每个国家的人口数据： 首先我们绘制每个国家的人口数据："""As we mentioned before, we need to define 3 parameters: 1....从上图可以看出，Altair 选择了连续色标，在本例中这是没有意义的。...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...就像许多的高级可视化框架一样，Altair 也不是 100% 可定制的，在某些时候，我们会遇到一些无法用Altair制作的图表。
它提供了一个类似于MATLAB的绘图框架，使得用户能够轻松地创建高质量的图表和图形。Matplotlib 广泛用于数据可视化，特别是在科学计算和工程领域。...源代码可以在 GitHub 上找到。Bokeh 的主要优势在于其对浏览器的原生支持，通过 Bokeh Server，可以轻松地实现实时数据的动态可视化。...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。...交互式：Altair 支持交互式可视化，可以轻松添加交互式元素，例如工具提示、缩放和选择。基于 Vega-Lite：Altair 核心思想是将数据可视化视为数据集到图形的映射，而不是一个步骤序列。...Altair 的这些特点使其成为一个强大而易于使用的数据可视化库，能够帮助用户更好地理解数据、发现见解，并有效地传达发现。
作者：严涛 浙江大学作物遗传育种在读研究生（生物信息学方向）伪码农，R语言爱好者，爱开源 地理网络图与传统的网络图不同，当引用地理位置进行节点网络可视化时，需要将这些节点放置在地图上，然后绘制他们之间的连结...此外我们需要定义aesthetic来规定数据如何可视化地映射在地图上 对于节点(nodes)：将各个地理坐标映射到画板的x、y位置，并且节点的大小取决于权重大小； 对于连线(edges)：使用edges_for_plot...注意：geoms的顺序很重要，因为它定义了先绘制哪个对象，先绘制的将被后面的图层覆盖。因此我们先绘制了连线(edges)，然后绘制节点(nodes)，最后绘制节点的标签(labels)。...下面创建第一个需要覆盖在地图上的图层——各节点之间的连线(edges)。...之后还需要手动多次调整p_edges和p_nodes在垂直方向上的位置。
像Altair、Bokeh和Plotly这样的库允许你创建交互式图表，用户可以探索和互动。 另外，一些库（如Matplotlib）将可视化渲染成静态图像，使其适合在论文、幻灯片或演示中解释概念。...像Altair这样的声明式库简化了数据到可视化的映射，提供了一个更直观的语法。 数据类型和视觉化 是否在处理专门的用例，如地理图或大数据集？考虑一个特定的库是否支持绘图类型或有效处理大型数据集。...Altair Altair[5]是一个强大的Python声明式统计可视化库，基于Vega-Lite。它在创建需要大量统计转换的图表时大放异彩。推荐阅读(点击阅读)：被圈粉了！...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。...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)
像Altair、Bokeh和Plotly这样的库允许你创建交互式图表，用户可以探索和互动。 另外，一些库（如Matplotlib）将可视化渲染成静态图像，使其适合在论文、幻灯片或演示中解释概念。...像Altair这样的声明式库简化了数据到可视化的映射，提供了一个更直观的语法。 数据类型和视觉化 是否在处理专门的用例，如地理图或大数据集？考虑一个特定的库是否支持绘图类型或有效处理大型数据集。...Altair Altair[5]是一个强大的Python声明式统计可视化库，基于Vega-Lite。它在创建需要大量统计转换的图表时大放异彩。...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。...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)
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。...Seaborn Seaborn是在Matplotlib基础上经过高级封装的可视化库，一般用于统计分析，是数据科学领域的核心可视化库，类似于kaggle这种数据比赛大部分都用Seaborn。...Altair Altair也是Python中一个主打统计分析的可视化库，它和Seaborn不同的是，语法会更加简洁，让你在可视化的过程中去分析梳理数据。...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...Bokeh有很多的交互工具，比如缩放、平移、框选、悬停、重置、编辑、图像导出等等，使用起来非常方便。
Plotly Cufflinks Folium Altair + Vega D3.js（个人认为最好的选择，因为我也用JS写代码） 如果您了解并使用上面提到的库，那么您就处于进化的正确轨道上。...plotly最棒的一点是可以在Jupyter笔记本或独立的HTML页面中使用 。您也可以在他们的网站上在线使用它，但我更喜欢离线使用它，您也可以将可视化保存为图像，非常易于使用也非常实用。...用Cufflinks生成的3D图表 你可以随时在Jupyter Notebook中试用它。...Altair + Vega Altair是一个声明性统计可视化库，基于Vega和Vega-Lite。...您还可以将绘图另存为图像或在vega编辑器中打开它以获得更多选项。Altair可能不是最好的，但绝对值得一试。
由于经常有读者在文章留言中问到“这些好看的数据可视化图片都是用什么做的呀？”...最近类似于这种动态条形图看起来非常酷炫，在朋友圈和某音等平台非常火，以下是我总结的用于绘制动态条形图的简单易用的工具： 1.1 Flourish Flourish是一个在线数据可视化网站，可以快速地把表格数据转换为各种各样好看的图表...为了在Power BI上也可以绘制出动态条形图，Wishyoulization开发了Animated Bar Chart Race插件，在Power BI的marketplace里面搜索下载之后便可以使用...Altair的API是简单、友好的，它建立在强大的Vega-Lite可视化语法之上，让我们可以使用最少的代码绘制出漂亮的可视化图表。 ? ?...它让我们可以用更少的代码去展示想要展示的图形，把专注力集中在数据探索上，而不是绘图的过程上。 ?
例如，python中有许多令人惊叹的可视化库，而且通用化程度已经很高，例如下面这五个： Plotly Cufflinks Folium Altair + Vega D3.js（个人认为最好的选择，因为我也用...plotly最棒的一点是可以在Jupyter笔记本或独立的HTML页面中使用 。您也可以在他们的网站上在线使用它，但我更喜欢离线使用它，您也可以将可视化保存为图像，非常易于使用也非常实用。...用Cufflinks生成的3D图表 你可以随时在Jupyter Notebook中试用它。...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。...您还可以将绘图另存为图像或在vega编辑器中打开它以获得更多选项。Altair可能不是最好的，但绝对值得一试。
例如，python中有许多令人惊叹的可视化库，而且通用化程度已经很高，例如下面这五个： Plotly Cufflinks Folium Altair + Vega D3.js（个人认为最好的选择，因为我也用...plotly最棒的一点是可以在Jupyter笔记本或独立的HTML页面中使用 。您也可以在他们的网站上在线使用它，但我更喜欢离线使用它，您也可以将可视化保存为图像，非常易于使用也非常实用。 ?...用Cufflinks生成的3D图表 你可以随时在Jupyter Notebook中试用它。 ?...Altair + Vega Altair是一个声明性统计可视化库，基于Vega和Vega-Lite。...您还可以将绘图另存为图像或在vega编辑器中打开它以获得更多选项。Altair可能不是最好的，但绝对值得一试。
它的构建是为了用最少的代码快速绘制专业又美观的图表。 ggplot与python中的pandas有着共生关系。如果打算使用ggplot，最好将数据保存在DataFrames中。...basemap Basemap是一个用于在Python中绘制地图上的2D数据的库。...altair Altair是Python的一个公认的统计可视化库。 它的API简单、友好、一致，并建立在强大的vega - lite（交互式图形语法）之上。...通过Altair，可以将更多的时间花在理解数据及其含义上。Altair的API非常简单和友好，它基于Vega-Lite可视化语法构建，这使得可以使用少量的代码构造出优雅高效的可视化结果。...在使用pyqtgraph库绘制图形的编程方法上，前面一篇文章已经给了一个最简单的例子以及一个连续刷新波形图的例子，下面再给一个逐点刷新波形图的例子。
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