在知乎看到很多数据可视化的问题中提到的Python可视化工具还是主要集中于Matplotlib和Seaborn两个软件包,在这里介绍一个基础设置就很美观、易于使用以及使用场景更多的平替软件包Altair,很适合在写论文或者制作PPT时候使用。 Altair全称是Vega-Altair,相比于更常见的Matplotlib和Seaborn,代码更简单,集成度更高,不需要怎么调试的...
Altair 是一个声明式可视化工具，语法简单但功能强大，支持复杂的可视化需求。python 复制代码 import altair as alt from vega_datasets import data # 准备数据 source = data.cars() # 绘制散点图 chart = alt.Chart(source).mark_circle(size=60).encode( x="Horsepower", y="Miles_per_Gallon", color=...
得益于声明式的绘图语言 Vega,Altair 拥有一套优雅的接口,可以直接定义要绘的图应该是什么样子,而不是通过写一大堆循环和条件判断去一步步构建。 绘图流程 我通过绘制同一个多柱状图比较了多个 Python 绘图库的差异。正式开始之前,你需要将你的 Python 环境调整到能运行下面代码的状态。具体就是:...
Vega-Altair Vega-Altair is a declarative statistical visualization library for Python. With Vega-Altair, you can spend more time understanding your data and its meaning. Vega-Altair's API is simple, friendly and consistent and built on top of the powerful Vega-Lite JSON specification. This ele...
conda install-c conda-forge altair vega_datasets Altair初体验 我们先简单地来尝试绘制一个直方图,首先创建一个DataFrame数据集,代码如下 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df=pd.DataFrame({"brand":["iPhone","Xiaomi","HuaWei","Vivo"],"profit(B)":[200,55,88,60]}) ...
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。它们可以帮助生成一些令人拍案的可视化效果,语法也不难。一般来说,我更喜欢Plotly+Cufflinks和 D3.js. 以下详细道来: Plotly ...
$ 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数据集,因此也需要一并安装上。 接着在终端中输入:jupyter lab,就能在你的浏览器中自动打开它啦。 在代码开头别忘了导入Altair: import altair as alt ...
Altair是一款基于Vega 和Vega-Lite开发的统计可视化库。Altair构建在强大的Vega-Lite JSON规范之上，并且具有API简单、友好、一致等诸多优点。所以，我们通过使用Altair可以把更多时间花费在理解数据和业务逻辑上，用最简短的代码实现数据可视化。Python相关的开发工作，很难绕过数据这一关，无论是做数据分析与挖掘，还是...
Altair是一个基于Vega-Lite的Python数据可视化库,它提供了一种声明式的语法来创建交互式、响应式的可视化图表。Altair的设计哲学是简单、直观和易于扩展,它允许用户通过少量的代码就能创建出美观且富有信息量的图表。同时,Altair也支持与Pandas等数据处理库的无缝集成,使得数据分析和可视化的流程更加顺畅。
Altair是一个基于Vega-Lite的Python数据可视化库,它提供了一种声明式的语法来创建交互式、响应式的可视化图表。Altair的设计哲学是简单、直观和易于扩展,它允许用户通过少量的代码就能创建出美观且富有信息量的图表。同时,Altair也支持与Pandas等数据处理库的无缝集成,使得数据分析和可视化的流程更加顺畅。