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模拟 Altair 8800 计算机
Altair 8800 是 1975 年发布的自建家用电脑套件。Altair 基本上是第一台个人电脑（PC），虽然 PC 这个名词好几年前就出现了。 有些人认为为 Z80（与 Altair 的 Intel 8080 密切相关的处理器）编写仿真器真是太棒了，并认为它需要一个模拟 Altair 的控制面板。 所以如果你想知道 1975 年使用电脑是什么感觉，你可以在你的 Macbook 上运行 Altair： image.png Altair 8800 安装它 你可以从这里的 FTP 服务器下载 Z80 Altair 模拟器位于 z80pack-1.26/altairsim 下。你现在需要编译模拟器本身。 运行该可执行文件，你应该会看到标志性的 Altair 控制面板！ 如果你想要探究，请阅读原始的 Altair 手册 如果你喜欢这篇文章，我们每两周更新一次！
51740发布于 2021-10-25 - 来自专栏MeteoAI
Python可视化绘图库Altair
https://altair-viz.github.io/index.html ? Altair Renderers Altair Internals: Understanding the Library API Reference Altair Ecosystem Case Studies : Altair + Notebook Quick Start: Altair + Colab Quick Start: Altair + JupyterLab We recommend installing Altair with JupyterLab. altair vega_datasets jupyterlab To install JupyterLab and Altair with pip, run the following command
1.8K30发布于 2019-12-17 - 来自专栏数据大宇宙
python做图表，你会选择altair吗？
Altair库作为Python中的一款强大工具，为用户提供了丰富的图表绘制功能。让我们从一个个例子入手，看看它能做到什么程度的图表。 青铜 创建一个简单的散点图： import altair as alt import pandas as pd # 创建示例数据 data = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, encode() 方法来定义数据的映射关系，将x轴映射到数据中的x列，将y轴映射到数据中的y列 chart.save 会生成一个 html 文件，用浏览器打开即可看到图表 创建一个简单的柱状图： import altair 函数，就可以更换不同的图表类型 mark_bar 也可以传入各种参数， width 设置了 bar 之间的空隙 白银 创建一个分面散点图： import altair as alt import pandas 点的大小，代表不同的 size 列的值 tooltip 参数，使得当鼠标停在泡泡上面时，会出现提示信息 王者 接下来才是 altair 的核心，还是前面的泡泡图，不过可以缩放平移交互： import altair
59210编辑于 2024-04-15 - 来自专栏HyperWorks仿真知识
Altair HyperMesh创建3D单元教程
HyperMesh可以创建4节点和10节点四面体。可以创建四面体单元的面板有：edit element面板、tetra mesh面板、Tetramesh Process Manager面板和shrink wrap面板。
56810编辑于 2025-06-30 - 来自专栏Python数据分析实例
Python 可视化神器 Altair 入门详解
如果你有这方面的需求，而且还在使用Python，那么强烈推荐你试一试Altair。 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。 安装和导入Altair软件包 除了安装Altair和它的依赖软件外，还需要安装其他前端工具，比如Jupyter Notebook、JupyterLab、Colab等等。 在代码开头别忘了导入Altair： import altair as alt 完成以上准备工作，我们就可以开始绘图了 开始绘制图表 Altair中的基本对象是Chart，它将数据框作为单个参数。 实际上，Altair还能方便地对数据进行分类和汇总，绘制统计直方图。 相比其他绘图工具，Altair的特点在于不需要调用其他函数，而是直接在数轴上进行修改。 如果需要了解更多，请参阅GitHub页说明： https://github.com/altair-viz/altair
1.4K20编辑于 2022-04-08 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
又一可视化神器Altair登场
Altair 符合我们人类可视化数据的方式和习惯，Altair 只需要三个主要的参数： Mark. 数据在图形中的表达形式。点、线、柱状还是圆圈？ Channels. 基于以上三个参数，Altair 将会选择合理的默认值来显示我们的数据。 Altair 最让人着迷的地方是，它能够合理的选择颜色。 这点小小的改变就足以使得 Altair 明白，它不该使用连续色标，而是使用独立色标。 图表的扩展 Altair 的另一个美妙之处就是，我们可以从现有的图表中创建新的图表。 有点很多，同时也存在一些不足 Altair 的主要缺点 没有 3d 绘图。如果3d可视化对您的工作很重要，那么 Altair 不太适合您。 Altair 不是 D3.js。 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。
3.3K30发布于 2019-05-23 - 来自专栏HyperWorks仿真知识
Altair HyperWorks 助力打造复杂玻璃快速验证工具
在此过程中，Altair 团队提供了专业的技术支持，为Py-Engineering团队带来了Altair公司所擅长的参数化、自动化的能力。 经过深度合作，Altair和Py-Engineering一同打造了一个既灵活、又标准化的解决方案，这套解决方案同样可以优化其他产品的设计研发过程。 为了补充自身的软件，Py-Engineering与Altair解决方案深度绑定，特别是Altair® HyperWorks®平台中的Altair® HyperMesh®和Altair® OptiStruct Altair解决方案NEN 2608 中涉及到的重要变量包含：玻璃板的高度和宽度、支撑方式、集中力、线力和分布力。 为了更快的计算玻璃板的厚度，Py-Engineering 使用 Altair® HyperStudy® 预先计算了常见组合中的80%的工况。
12200编辑于 2025-07-07 - 来自专栏数据STUDIO
Altair 数据可视化已超神
在本文中，我们将 Seaborn 与 Altair 进行比较。 安装 Seaborn 和 Altair 要从 PyPi 安装这些库，请使用以下命令 pip install altair pip install seaborn 报错与处理 如果你使用的是 Jupyter Altair 其他要点 饼图和甜甜圈图 可惜的是，Altair 不支持饼图。这是 Seaborn 获胜的一个点，我们可以利用 matplotlib 功能通过 Seaborn 库生成饼图。 写在最后 我们绘制了不少 Seaborn 和 Altair 的各种类型的图。数据可视化库——Seaborn 和 Altair 看起来同样强大。 与 Altair 相比，Seaborn 的语法更易于编写和理解；而与 Seaborn 图相比，Altair 中的数据可视化似乎更加美观及引人注目。
10.6K30编辑于 2021-12-27 - 来自专栏机器学习与统计学
Python数据可视化，被Altair圈粉了
神奇的Altair 介绍本期主角之前，先给大家一张GIF ? 是不是很炫酷？更神奇的是，完成这么一幅可交互的图表，仅需不到20行代码。 这幅图是用Python的可视化库Altair绘制的，Altair可以使用强大而简洁的可视化语法快速开发各种统计可视化图表。 事实上，Altair能做的还有很多，大家可以去官网example gallery观赏 ? 安装、配置、导入Altair 如果你安装的是anaconda（我强烈建议你安装这个IDE），Altair已经内置，无需再安装。 Altair还为创建交互式图像提供了一个selection的API，在选择功能上，我们能做出一些更酷炫的高级功能，例如本文开头处展示的GIF，对选中的数据点进行统计，生成实时的直方图。
1.8K20发布于 2020-12-08 - 来自专栏快学Python
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。 我们来看看利用Altair做出的可视化效果！ Altair的优势 Altair可以通过分类汇总（aggregation）、数据变换（datatransformation）、数据交互、图形复合等方式全面地认识数据、理解数据和分析数据。 总的来看，Altair 的特点有以下几个方面。 基于图形语法的声明式Python API。 基于Vega-Lite 的JSON 语法规则生成Altair 的Python 代码。 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。
2.2K20编辑于 2022-04-19 - 来自专栏云计算linux
Python中常用数据可视化库：Bokeh和Altair
Altair 简介 Altair是一个基于Vega和Vega-Lite的声明式统计可视化库。 Altair：Altair的语法相对简单直观，使用者可以更快速地创建出漂亮的图表，对于新手来说更易上手。 Altair：虽然Altair的交互功能相对较少，但是它可以无缝地与其他交互库（如Panel）集成，实现更复杂的交互需求。 Altair：Altair的语法设计简洁而灵活，可以轻松地实现复杂的可视化表达，例如使用facet进行分面绘图、使用layer进行图层叠加等。 Altair 示例： import altair as alt from vega_datasets import data # 加载数据集 iris = data.iris() # 创建散点图
1.1K10编辑于 2024-12-21 - 来自专栏博文视点Broadview
被Altair圈粉了！这款Python数据可视化库真香！
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。 我们来看看利用Altair做出的可视化效果！ 总的来看，Altair 的特点有以下几个方面。 基于图形语法的声明式Python API。 基于Vega-Lite 的JSON 语法规则生成Altair 的Python 代码。 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。 第4 章，从图形构成出发，介绍使用Altair 理解数据的实现方法，以及使用Altair绘制分区图形、分层图形和连接图形的实现方法。
2K30编辑于 2022-03-31 - 来自专栏HyperWorks仿真知识
Altair HyperWorks 2025 发布：再次升级AI驱动设计与仿真能力
Altair宣布正式推出Altair HyperWorks 2025，这款高效的设计与仿真平台旨在解决世界上最为复杂的工程技术挑战。 AI 赋能的工程技术与优化Altair凭借其出色的AI赋能工程技术、机器学习与优化能力在一众竞争对手中脱颖而出。 此外，Altair One云创新门户平台也增强了协作，允许用户即时访问仿真应用程序、数据以及HPC资源。 Altair HyperWorks 2025 凝聚了 Altair 四十载在仿真、设计与优化领域的深厚积淀。 —— Altair 创始人兼首席执行官 James R. Scapa
28100编辑于 2025-06-24 - 来自专栏技术汇总专栏
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。 安装Altair库首先，我们需要安装Altair库。你可以使用pip来安装Altair：pip install altair示例代码散点图散点图是一种展示两个变量之间关系的常用图表类型。 下面是使用Altair创建散点图的示例代码：import altair as altimport pandas as pd# 创建示例数据data = pd.DataFrame({ 'x': [ 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': [ 下面是使用Altair创建柱状图的示例代码：import altair as altimport pandas as pd# 创建示例数据data = pd.DataFrame({ 'category
1K10编辑于 2024-07-08 - 来自专栏HyperWorks仿真知识
Altair HyperMesh如何借助 Python脚本高效开展二次开发
Altair HyperMesh支持使用Python进行二次开发，以便用户能够自定义功能、实现自动化任务和增强工作流程。下面给大家说说如何在HyperMesh中运行Python脚本的基本步骤。 一、环境配置与准备安装Altair HyperWorks：从Altair官方网站下载HyperWorks的安装包，并确保选择与操作系统兼容的版本。运行安装程序，并按照屏幕上的指示进行操作。
84110编辑于 2025-06-16 - 来自专栏量子位
比Excel制图更强大，Python可视化工具Altair入门教程
如果你有这方面的需求，而且还在使用Python，那么强烈推荐你试一试Altair。 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。 ? 安装和导入Altair软件包 除了安装Altair和它的依赖软件外，还需要安装其他前端工具，比如Jupyter Notebook、JupyterLab、Colab等等。 Parul小姐姐推荐安装JupyterLab： $ pip install -U altair vega_datasets jupyterlab 需要注意的是，由于Altair的教程文档中还包含vega 在代码开头别忘了导入Altair： import altair as alt 完成以上准备工作，我们就可以开始绘图了 开始绘制图表 Altair中的基本对象是Chart，它将数据框作为单个参数。 实际上，Altair还能方便地对数据进行分类和汇总，绘制统计直方图。 相比其他绘图工具，Altair的特点在于不需要调用其他函数，而是直接在数轴上进行修改。
2.6K30发布于 2019-04-24 - 来自专栏数据 学术 商业 新闻
绘图技巧 | Altair-一个被名字耽误的超强交互式可视化库
今天，我们就系统介绍下Altair包的基本绘图流程。 主要内容如下： Altair绘图三大主要步骤 Altair样例 Altair绘图三大主要步骤 在绘制可视化作品之前，我们需要导入绘图所需的数据，Altair库的数据导入格式是标准的Pandas.Dataframe Chart Object)对象转换 在进行Altair可视化绘制时，我们要将之前读取的的数据转换成可被Altair接受的绘图对象，这时候，我们需要调用Altair库的Chart() 方法将数据转换成Altair 保存结果(Saving Altair Charts) 由于Altair为交互式的可视化库(基于JS)，其保存绘制结果的格式也相对较多，这里我们列举一下即可： import altair as alt 以上内容只是简单对Altair包绘图过程进行了总结，主要都是我在使用该库进行绘图时所认为的关键步骤，可能有所缺漏，更多内容大家可参考Altair官网。
2.2K10发布于 2021-02-22 - 来自专栏气象学家
Altair适用于气象领域的Python数据可视化库，文末送书！
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。 我们来看看利用Altair做出的可视化效果！ 总的来看，Altair 的特点有以下几个方面。 基于图形语法的声明式Python API。 基于Vega-Lite 的JSON 语法规则生成Altair 的Python 代码。 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。
2.7K71编辑于 2022-04-20 - 来自专栏技术汇总专栏
掌握 Altair-从基础到高级的声明式数据可视化指南
安装 Altair首先，确保已经安装了 Altair 和依赖的 Pandas 库：pip install altair pandas示例代码接下来，让我们通过一个简单的示例来展示 Altair 的强大功能 import pandas as pdimport altair as alt# 加载数据data = pd.read_csv('sales.csv')# 创建 Altair 图表chart = alt.Chart 使用 Altair 创建多系列图表除了简单的柱状图，Altair 还支持创建多系列图表，例如线图或面积图，用于比较不同类别或时间序列数据的趋势。 import pandas as pdimport altair as alt# 加载数据data = pd.read_csv('sales.csv')# 创建 Altair 图表scatter_chart 总结总结起来，本文深入探讨了利用 Altair 进行声明式数据可视化的方法和实例。
87320编辑于 2024-10-09 - 来自专栏oeasy教您玩转linux、python
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编码进化 个人电脑 计算机 通过电话网络 进行连接 极客 利用技术 做一些有趣的尝试 极客文化 是 认真研究技术的 文化 计算机 不再是 高校和研究机构高墙里面的 神秘事物 而是 生活中常见的
33420编辑于 2023-02-23
腾讯云开发者
