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7步搞定Python数据可视化,大牛出品教程,Jupyter、Colab版都有

时间:2022-10-09 17:53:14 | 浏览:2297

郭一璞 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI做图表,谁不会?打开Excel,自动就可以生成各种各样的图表。但你看这些图表呢?结合真实地理数据,展现美国每个县的失业率。全球自然灾害统计,类型、规模、时间,一目了然。甚至还有可爱

郭一璞 发自 凹非寺

量子位 报道 | 公众号 QbitAI

做图表,谁不会?打开Excel,自动就可以生成各种各样的图表。

但你看这些图表呢?

结合真实地理数据,展现美国每个县的失业率。

全球自然灾害统计,类型、规模、时间,一目了然。

甚至还有可爱的表情符号画风,生动的展现出英美两国的养殖业状况。

每张都清晰明确,色彩搭配合理,让人一眼就能看清楚各种状况,纵观全局,一目了然。

要是用在晋升答辩PPT上,老板一眼就能看出你究竟做出了多少成绩。

要是用在客户招标会上,手握预算的客户也能清醒的认识到这单生意的价值所在。

用Excel的话,很难展示出这种效果,那……不如用Python?不用手动排版设计,简单的代码就能直接运行出结果。

刚刚出炉的这篇GitHub教程,来自数据可视化大牛、D3.js作者Jeffrey Heer,教你7步搞定Python数据可视化。

不少网友看到之后赞不绝口:

这个特别棒,谢谢你分享给大家!

谢谢你创作者们好的东西分享给大家,我在加拿大,这对我的数据可视化课程非常有用。

现在连推特上的点赞都超过了1200:

工具Vega-Lite和Altair

首先,用Python完成可视化,需要借助两款工具:Vega-LiteAltair

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的图形种类非常丰富,包含条形图、折线图、面积图、散点图、直方图、地图等各种交互式图表。

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。

七步学会可视化

说完了需要用到的基础工具,再来看看这套课程本身。

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:

1、Vega-Lite/Altair介绍

2、数据种类、图形标志、视觉编码渠道

3、数据转换

4、比例尺、轴和图例

5、多视图合成

6、交互

7、制图可视化

最后,教程作者还附赠了Altair的debug指南。

来自D3.js创作者

这份教程的作者Jeffrey Heer,是华盛顿大学的计算机教授,在华盛顿大学交互数据实验室工作,同时还是数据软件公司Trifacta的联合创始人和CXO。

他专门研究数据可视化方向,在Google Scholar的H-index达到了62,超多网站都在用的数据可视化JavaScript库D3.js就是他和学生一起完成的,这篇论文的引用次数超过了2300。

传送门

课程GitHub:

https://github.com/uwdata/visualization-curriculum

Vega-Lite:

https://vega.github.io/vega-lite/

Altair:

https://altair-viz.github.io/

— 完 —

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