我们都知道python上的一款可视化工具matplotlib,而前些阵子做一个Spark项目的时候用到了百度开源的一个可视化JS工具-Echarts,可视化类型非常多,但是得通过导入js库在Java Web项目上运行。
Excel催化剂,完成平台华丽转变,有【Excel图表】和【python脚本】两大内容集成功能。
使用过python做数据分析的小伙伴都知道,matplotlib是一款命令式、较底层、可定制性强、图表资源丰富、简单易用、出版质量级别的python 2D绘图库。
作为一种重要的信息来源,图表(Chart)能够直观地展示数据关系,被广泛地应用于信息传播、商业预测和学术研究中 [1]。随着互联网数据的激增,自动化图表理解受到广泛关注,近期诸如GPT-4V、QwenVL-Max和Gemini-Ultra等通用闭源多模态大模型都展现出一定的图表理解能力,开源模型Chartllama [2]、ChartAst [3]等也在图表问题回答、图表总结和图表转换等任务上取得强大的性能。然而,目前开源的图表理解模型有以下三个局限:(1)模型参数规模庞大,难以部署到应用中。例如Chartllama包含13B参数,无法直接部署到单张小于26 GB显存的消费级显卡上 [4]。(2)模型容易出现数值错误,尤其是回答涉及数值计算的问题时 [3]。(3)模型无法高效处理高清图片,而许多关键信息(比如OCR文本)往往需要在较高分辨率下才清晰可见。并且,考虑到标准视觉Transformer会产生较长的视觉特征序列,直接提高输入分辨率又会带来计算效率问题。
本文盘点了12款常用的Python数据可视化库,挑选适合自己业务的那一款吧!Python有很多数据可视化库,这些数据可视化库主要分为交互式可视化库和探索式可视化库。
是Python中众多数据可视化库的鼻祖,其设计风格与20世纪80年代设计的商业化程序语言MATLAB十分接近。Matplotlib包含多种类型的API,可以采用多种方式绘制图表并对图表进行定制。
项目Github地址:https://github.com/lava/matplotlib-cpp
可视化之于数据分析流程中的重要意义不言而喻,它往往是体现数据分析报告的决定性一环,图表做的好、涨薪少不了。本文针对在完成数据分析过程中,介绍个人习惯运用的那些数据可视化工具。
專 欄 ❈陈键冬,Python中文社区专栏作者 GitHub: https://github.com/chenjiandongx ❈ pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。
matplotlib是Python数据可视化库的OG。尽管它已有十多年的历史,但仍然是Python社区中使用最广泛的绘图库。它的设计与MATLAB非常相似,MATLAB是20世纪80年代开发的专有编程语言。
大家普遍第一次接触到的Python数据可视化库基本上都是Matplotlib。Python还有很多数据可视化库,本文我将简单介绍12款常用的Python数据可视化库,并在文末送出一本数据可视化书籍!
在数据可视化的领域,pyecharts是一个功能强大、易于使用的Python库。它是基于Echarts引擎开发的,能够生成丰富多样的图表类型,包括折线图、柱状图、散点图、饼图等。本文将介绍pyecharts的基本使用方法和常见图表示例。
在看到知乎上有个问题: 我都会用Excel了,还有必要学Python吗? 这个问题大概率可以说明问这个问题的这位同学目前还没有遇到非Python不可的场景,之所以产生了学Python的念头是因为这两年Python实在是太火了,如果自己不学总觉得差点什么。但是学了一点以后又发现Python做的那些事情,我Excel也可以做,既然如此,我为什么还要费这么大劲去学Python呢? 为什么要学Python 大家在学一个工具或者一项知识的时候,一定不要为了学而学,这样不仅学起来很痛苦,而且很难坚持下去的。 那既然如
随着数据分析和可视化工具的广泛应用,Tableau和Power BI已成为行业标准的分析工具,而Python则作为数据科学的主流编程语言,广泛用于数据处理、分析和机器学习。本教程旨在介绍Tableau、Power BI与Python的基本使用方法及其在数据分析中的应用。
pyecharts 是一个用于生成图表的 Python 库,基于 Echarts.js 构建,支持多种数据可视化图表类型,如折线图、柱状图等,并且提供了丰富的样式风格和数据交互功能。
数据可视化是数据科学分析的重要环节,是有效传达数据价值的重要渠道。辛苦整理了一天,我们一睹Python可视化工具的精彩之处。
面向Excel数据处理自动化的脚本编程,目前主要有VBA和Python两种语言可供选择。
Matplotlib 是 Python 中最常用的绘图库之一,它提供了丰富的绘图功能,但默认情况下生成的图表是静态的。然而,通过结合使用 Matplotlib 和 mpld3 库,我们可以轻松地创建交互式图表,使得数据可视化更加生动和易于理解。
最近在查找可视化优质资源时发现一个优秀绘制统计图表的第三方库-iqplot,该库是基于Python语言的,其所提供的图表类型虽然不多,但在科研学术绘图任务中出现的频次较多,本期就其基本情况和可绘制的图表类型做一个简单介绍,主要内容如下:
在数据可视化的研究热潮中,如何让数据生动呈现,成了一个具有挑战性的任务,随之也出现了大量的可视化软件。相对于其他商业可视化软件,Python是开源且免费的,而且具有易上手、效果好的优点。 大家普遍第一次接触到的Python数据可视化库基本上都是Matplotlib。Python还有很多数据可视化库,本文盘点了12款常用的Python数据可视化库,挑选适合自己业务的那一款吧! 深入学习Python商业数据可视化技术,推荐阅读《Python商业数据可视化实战》。 ▼ Python有很多数据可视化库,这些数据可
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?”之类的问题,今天Alfred就来推荐一些实用的数据可视化工具给大家,这些工具包含:
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 面向Excel数据处理自动化的脚本编程,目前主要有VBA和Python两种语言可供选择。 从上世纪90年代到目前,VBA一直是Excel脚本编程的主要工具。VBA语言具有简单易学、功能强大的特点,在长达几十年的时间里为提高Excel工作效率作出了贡献,也积累了海量的代码和学习资料。在这段时间里,Basic语言也一直是国内中学到大学教学首选的计算机语言。 随着网络时代的全面到来,以及大数据、人工智能等的兴起,Python语言在国内异军突起。Python语言
原文:https://towardsdatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
今天我们会介绍一下10个适用于多个学科的Python数据可视化库,其中有名气很大的也有鲜为人知的。
今天给大家分享一篇可视化干货,介绍的是功能强大的开源 Python 绘图库 Plotly,教你如何用超简单的(甚至只要一行!)代码,绘制出更棒的图表。
参考链接: Python | 使用openpyxl模块在Excel工作表中绘制图表 2
之前就有小伙伴一直私信小编推荐3D可视化图表 的绘制,最近也在系统整理关于3D图表的绘制方法,在此过程中小编发现了个不错的3D可视化展示工具,即可以让你在Jupyter notebook中轻松展示3D图表效果,今天就推荐给大家~~,主要内容如下:
https://datavizcatalogue.com/ZH/这个网站总结了常见的可视化图表类型,不仅按功能进行了分类,还对每种图表的制作过程及适用场景进行了说明,非常推荐。比如关于时间序列的展示,可以选择的图表方案如下
Python因为其语法简单、胶水语言的特性,诞生了很多好用的轮子(标准库、第三方库),也因此让Python一度成为了最热门的编程语言(2023年1-10月 TIOBE编程语言排名第一)。
关于转载授权 大数据文摘作品,欢迎个人转发朋友圈,自媒体、媒体、机构转载务必申请授权,后台留言“机构名称+文章标题+转载”,申请过授权的不必再次申请,只要按约定转载即可,但文末需放置大数据文摘二维码。 大数据文摘愿意为读者打造高质量【可视化讨论群】,措施如下 (1)群内定期组织分享 (2)确保群内分享者和学习者数量适合(1:1),有分享能力者不限名额,学习者数量少于分享者,按申请顺序排序。 点击文末“阅读原文”填表入群 编译:黄念 席雄芬 校对:王婧 图片来源:bokeh.pyda
Python自动化办公的过程,部分涉及到导出Excel图表;本篇主要讲下使用python代码将excel中的图表导出为图片的开发过程;
从本篇文章开始要写一个新的可视化库的系列文章:Highcharts。对这个库来自官网的赞美:
首先,简单介绍一下作者,宁海涛是211硕士毕业,先后学习Python进行深度学习模型构建以及可视化展示,当然还包括数据分析、数据处理、数据可视化等技能,此外,还特别擅长于使用R语言进行数据统计和可视化绘制,当然还有一些前端、爬虫等这里就不做解释,总之是一位比较全能的优质作者。从2020年5月一直到现在,已连载超过「185+优质原创文章」。
不知不觉,Excel图表插件EasyCharts已经面世两年啦,今天突然发现百度网盘中的下载次数居然达到近4万,在这里非常感谢大家对EasyCharts的厚爱。由于工作太忙,时间有限,很多用户的问题也未能及时回答与解决,实在抱歉。现将该软件开源到Github上,有兴趣的朋友可以进一步开发与使用。
https://towarddatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
引言 最近,我一直在看美国德克萨斯州奥斯汀举办的SciPy 2015会议上的一段视频——“用Blaze和Bokeh创建Python数据应用程序”,并且情不自禁地反复思考这两个库赋予世界各地使用Python的数据科学家们的强大能力。在本文中,我将带你体验使用Bokeh实现数据可视化的各种可能途径,以及Bokeh为什么是每位数据科学家的必备“神器”。 什么是Bokeh? Bokeh是一个专门针对Web浏览器的呈现功能的交互式可视化Python库。这是Bokeh与其它可视化库最核心的区别。正如下图所示,它说明了B
在之前的Python办公自动化系列文章中,我们已经介绍了两个Python操作Excel的库openpyxl与xlwings,并且相信大家已经了解这两者之间的异同。
大数据文摘作品,转载请联系 编译团队|张远园,行者,Aileen “ 导读:本期小白学数据继续带大家学习Python。这次小编们帮大家在网上搜集了很有用的几个Python常见库小抄表,方便大家学习和编码时查询。如果文中显示的小抄图片看不清楚,没关系,后台回复“小抄”可以下载4张高清小抄pdf哦~ ” 小白,我把上一期跟你的对话,整理成小白系列《小白学数据之新年计划-开始学Python吧!》,大家反响热烈!这下,大家都知道怎么开始学习Python了,哈哈! 小白:是啊是啊,我现在跟着你的指导,在网上学习完
废话不多说,开始正题。正所谓,一图胜千言,经常做数据分析的都知道,数据可视化是分析报告中的关键,一张或多张优秀的图表就足以突出结论,润色报告,获得boss的肯定。
Matplotlib是一个基于Python的绘图库,它提供了丰富的绘图工具和函数,可以用于生成高质量的、美观的数据可视化图形。作为Python数据分析领域最常用的绘图库之一,Matplotlib广泛应用于数据分析、科学研究、工程可视化等领域。本文将详细介绍Matplotlib库的常用功能和应用场景,并通过实例演示其在Python数据分析中的具体应用。
Seaborn是一个基于Matplotlib的Python数据可视化库,它提供了高层次的API,可以帮助用户创建美观、具有吸引力的统计图形。作为Python数据分析领域中常用的可视化工具之一,Seaborn广泛应用于数据探索、模型评估、可视化报告等方面。本文将详细介绍Seaborn库的特点、常见功能和应用场景,并通过实例演示其在Python数据分析中的具体应用。
学过Python的小伙伴都会知道,Matplotlib是Python生态最好用的可视化工具库,吹爆也不为过。👍 Matplotlib作为高度定制化的绘图工具,它能让使用者很轻松地将数据图形化,并且提供多样化的输出格式。 只要你使用Python编程便可完美绘制二维统计图表、三维图表、动态图表、交互图表,甚至可以编辑图片,修改各种元素。📊 刚接触Matplotlib的小伙伴可能无法绘制出好看的图,这里建议使用内置的style风格,只需要一行代码便可以让图表变得好看。🤩 Matplotlib提供了几十种图表样式,
pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒,pyecharts 是为了与 Python 进行对接,方便在 Python 中直接使用数据生成图。使用pyecharts可以生成独立的网页,也可以在flask、django中集成使用。
在代码的世界中,隐藏着一座神秘而神奇的画图殿堂,它就是Matplotlib。这座殿堂矗立在数据的海洋中,每一行代码都是一笔神奇的咒语,让数据在图像之间舞动,展现出无限可能。Matplotlib的大门上镶嵌着闪烁的彩虹宝石,每当有开发者走近,便散发出五彩斑斓的光芒,仿佛在诉说着这里的神秘。而在宫殿深处,站立着一座巨大的绘图笔,它拥有操控数据之力,将每一次绘图都变成了一场奇妙的冒险。当你走进Matplotlib的殿堂,就像踏入了一个充满魔力的世界,数据的颜色与形状便开始跃然纸上,呈现出无限可能的未来。
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