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Python实行数据可视化 你会用什么库来做呢

发布时间:2022-08-24 06:15:20 所属栏目:资源 来源:互联网
导读: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! 借助Altair,我们可以将更多的精力和时间放在理解数据本身及数据意义上,从复杂的数据可视化过程中解脱出来。 简单来说,Altair是一种可视化语法,
  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!

  借助Altair,我们可以将更多的精力和时间放在理解数据本身及数据意义上,从复杂的数据可视化过程中解脱出来。
 
  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。

  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。
  在启动的Jupyter Notebook、JupyterLab 和nteract 中展示统计可视化过程。
  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。Pandas 中的 DataFrame 是 Altair 使用的主要数据结构之一。Altair对Pandas的DataFrame有很好地加载效果,加载方法简单高效。例如,使用Pandas读取Excel数据集,使用Altair加载Pandas返回值的实现代码,如下所示:

  另一方面,从统计抽样角度来看,变量是总体,数据是样本,需要使用样本研究和分析总体。可以通过将不同的变量类型相互组合从而生成统计图形,以便更直观地认识数据。
 
  按照不同变量类型的组合方式划分,变量类型的组合方式可以分为如下几种。
 
  名义型变量+数量型变量。
  时间型变量+数量型变量。
  时间型变量+名义型变量。
  数量型变量+数量型变量。
  其中,时间型变量是一种特殊类型的数量型变量,可以将时间型变量设定为名义型变量(N)或次序型变量(O),实现时间型变量的离散化,从而形成与数量型变量的组合。

(编辑:应用网_丽江站长网)

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