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7步搞定Python數(shù)據(jù)可視化,大牛出品教程,Jupyter、Colab版都有

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做圖表,誰(shuí)不會(huì)?打開(kāi)Excel,自動(dòng)就可以生成各種各樣的圖表。

但你看這些圖表呢?

結(jié)合真實(shí)地理數(shù)據(jù),展現(xiàn)美國(guó)每個(gè)縣的失業(yè)率。

全球自然災(zāi)害統(tǒng)計(jì),類(lèi)型、規(guī)模、時(shí)間,一目了然。

甚至還有可愛(ài)的表情符號(hào)畫(huà)風(fēng),生動(dòng)的展現(xiàn)出英美兩國(guó)的養(yǎng)殖業(yè)狀況。

每張都清晰明確,色彩搭配合理,讓人一眼就能看清楚各種狀況,縱觀全局,一目了然。

要是用在晉升答辯PPT上,老板一眼就能看出你究竟做出了多少成績(jī)。

要是用在客戶(hù)招標(biāo)會(huì)上,手握預(yù)算的客戶(hù)也能清醒的認(rèn)識(shí)到這單生意的價(jià)值所在。

用Excel的話(huà),很難展示出這種效果,那……不如用Python?不用手動(dòng)排版設(shè)計(jì),簡(jiǎn)單的代碼就能直接運(yùn)行出結(jié)果。

剛剛出爐的這篇GitHub教程,來(lái)自數(shù)據(jù)可視化大牛、D3.js作者Jeffrey Heer,教你7步搞定Python數(shù)據(jù)可視化。

不少網(wǎng)友看到之后贊不絕口:

這個(gè)特別棒,謝謝你分享給大家!

謝謝你創(chuàng)作者們好的東西分享給大家,我在加拿大,這對(duì)我的數(shù)據(jù)可視化課程非常有用。

現(xiàn)在連推特上的點(diǎn)贊都超過(guò)了1200:

工具Vega-Lite和Altair

首先,用Python完成可視化,需要借助兩款工具:Vega-LiteAltair

Vega-Lite是一種交互式圖形的高級(jí)語(yǔ)法,用簡(jiǎn)明的JSON語(yǔ)法,快速生成可視化圖形,Vega-Lite規(guī)范可以編譯為Vega規(guī)范。

比如下圖,左邊的圖形,背后就是右側(cè)的代碼來(lái)實(shí)現(xiàn)的。

而Altair是一個(gè)專(zhuān)為Python編寫(xiě)的可視化軟件包,它能讓數(shù)據(jù)科學(xué)家更多地關(guān)注數(shù)據(jù)本身和其內(nèi)在的聯(lián)系,相比matplotlib,Altair要簡(jiǎn)潔的多。

Altair的圖形種類(lèi)非常豐富,包含條形圖、折線圖、面積圖、散點(diǎn)圖、直方圖、地圖等各種交互式圖表。

Altair也是基于Vega和Vega-Lite而來(lái)的,使用的語(yǔ)言是Python,因此,Vega-Lite和Altair兩者一同服用,效果最好哦。

七步學(xué)會(huì)可視化

說(shuō)完了需要用到的基礎(chǔ)工具,再來(lái)看看這套課程本身。

教程的作者非常友好,在Jupyter、Colab、Observable三個(gè)平臺(tái)都準(zhǔn)備了課程,你可以選擇自己習(xí)慣的平臺(tái),或者直接去Colab上,用自己的數(shù)據(jù)體驗(yàn)一下。

整體教程包含7個(gè)部分:

1、Vega-Lite/Altair介紹

2、數(shù)據(jù)種類(lèi)、圖形標(biāo)志、視覺(jué)編碼渠道

3、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

4、比例尺、軸和圖例

5、多視圖合成

6、交互

7、制圖可視化

最后,教程作者還附贈(zèng)了Altair的debug指南。

來(lái)自D3.js創(chuàng)作者

這份教程的作者Jeffrey Heer,是華盛頓大學(xué)的計(jì)算機(jī)教授,在華盛頓大學(xué)交互數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室工作,同時(shí)還是數(shù)據(jù)軟件公司Trifacta的聯(lián)合創(chuàng)始人和CXO。

他專(zhuān)門(mén)研究數(shù)據(jù)可視化方向,在Google Scholar的H-index達(dá)到了62,超多網(wǎng)站都在用的數(shù)據(jù)可視化JavaScript庫(kù)D3.js就是他和學(xué)生一起完成的,這篇論文的引用次數(shù)超過(guò)了2300。

傳送門(mén)

課程GitHub:

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

Vega-Lite:

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

Altair:

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


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