幸运的是，过去几年出现了很多新的Python数据可视化库，弥补了一些这方面的差距。...用 output_notebook 创建背景虚化，在 iPython 的 notebook 里画出图。然后，使用数据帧和特定序列制作条形图。最后，显示功能会显示出该图。...然后我们可以在 Pygal 的水平条形图里把每一个都绘成条形图： ? 首先，我们创建一个空图。然后，我们添加元素，包括标题和条形图。每个条形图通过百分比值（最大值是100）显示出该类路由的使用频率。...当我们绘制时，我们把 theidcolumn of airlines 转换为整数类型。如果我们不这样做是行不通的，因为它需要在 x 轴上的数值。我们可以看到不少的长名字都出现在早先的 id 中。...总结 有一个成长的数据可视化的 Python 库，它可能会制作任意一种可视化。大多数库基于 matplotlib 构建的并且确保一些用例更简单。
动态条形竞赛图（Bar Chart Race）是一种通过动画展示分类数据随时间变化的可视化工具。它通过动态条形图的形式，展示不同类别在不同时间点的数据排名和变化情况。...制作动态条形竞赛图的方法有很多，其中一些常见的工具和库包括： Highcharts：可以使用Highcharts库来创建动态条形竞赛图，利用其数据排序和动画功能。...Python：使用Matplotlib库可以轻松实现动态条形竞赛图。此外，还有专门的库如bar_chart_race，可以通过简单的代码实现动态条形图。...Flourish：这是一个无需编码的数据可视化平台，用户可以通过上传电子表格来创建动态条形竞赛图，并且有丰富的模板和示例可供参考。...年-2024年月排行榜汇总数据 - .xlsx" Excel表格的A列为”AI应用”，B列到O列为”AI应用”在每个月份的网站访问月流量 ； 基于表中数据，做一个动态条形竞赛图（Bar Chart Race
动画是提高可视化吸引力和用户吸引度的优秀手段。它能够以有意义的方式展示数据可视化。Python提供了强大的库，使我们能够轻松创建动画可视化。...Matplotlib是一个广受欢迎的数据可视化库，通常用于绘制数据图表以及创建基于内置函数的动画。...使用Matplotlib创建动画有两种主要方法：使用pause()函数使用FuncAnimation()函数 方法一：使用pause()函数在这种方法中，我们使用matplotlib库的pyplot模块中的...下面是一个示例，演示了如何使用Matplotlib创建一个简单的线性图，并通过pause()函数设置适当的时间间隔展示动画：from matplotlib import pyplot as pltx =...：在这个例子中，我们使用城市数据集中最高人口的城市创建了一个条形图竞赛动画。
使用指南 想要使用Pynimate，直接import一下就行。 import pynimate as nim 输入数据后，Pynimate将使用函数Barplot()来创建条形数据动画。...而创建这种动画，输入的数据必须是pandas数据结构（如下），其中将时间列设置为索引，换句话说索引代表的是自变量。...，则要视具体的数据而定，一般绘制大数据时，设置为ip_freq = None。...cnv = nim.Canvas() # 使用Barplot模块创建一个动态条形图, 插值频率为2天 bar = nim.Barplot(df, "%Y-%m-%d", "2d") # 使用了回调函数...Barplot模块创建动态条形图，有三个必传参数，data、time_format、ip_freq。 分别为数据、时间格式、插值频率(控制刷新频率)。 效果如下，就是一个简单的动态条形图。
import pynimate as nim 输入数据后，Pynimate将使用函数Barplot()来创建条形数据动画。...而创建这种动画，输入的数据必须是pandas数据结构（如下），其中将时间列设置为索引，换句话说索引代表的是自变量。...，则要视具体的数据而定，一般绘制大数据时，设置为ip_freq = None。...cnv = nim.Canvas() # 使用Barplot模块创建一个动态条形图, 插值频率为2天 bar = nim.Barplot(df, "%Y-%m-%d", "2d") # 使用了回调函数...Barplot模块创建动态条形图，有三个必传参数，data、time_format、ip_freq。 分别为数据、时间格式、插值频率(控制刷新频率)。 效果如下，就是一个简单的动态条形图。
当基于多个数据集之间比较数据时，标准做法是使用（.shape）属性检查每个数据帧中的行数和列数。如图所示: ? 注意：左边是行数，右边是列数;(行、列)。...这可能是乏味的，这给了我们另一个创建函数来节省时间的好机会!我的解决方案如下函数所示: ? 是时候让这些功能发挥作用了。首先让我们使用 fix_participation() 函数: ?...要更仔细地查看这些值，可以使用 .value_counts() 函数: ? 看起来我们的罪魁祸首是数据中的一个 “x” 字符，很可能是在将数据输入到原始文件时输入错误造成的。...现在，我们可以使用 Matplotlib 和 Seaborn 更仔细地查看我们已经清洗和组合的数据。在研究直方图和箱形图时，我将着重于可视化参与率的分布。在研究热图时，将考虑所有数据之间的关系。...我们可以推断，90%-100% ACT 参与率的州出现频率较高，可能是由于需要采取 ACT 的某些规定引起的。 可视化数据分布- Matplotlib 框图 ?
为了可视化任何形式的数据，我们都可能在某个时间点使用过数据透视表和图表，如条形图、直方图、饼图、散点图、折线图、基于地图的图表等。这些很容易理解并帮助我们传达准确的信息。...基于详细的数据分析，我们可以决定如何最好地利用手头的数据，帮助我们做出明智的决定。 如果你是数据科学或机器学习初学者，你肯定已经尝试过 Matplotlib 和 Seaborn 来进行数据可视化。...Seaborn 和 Altair Seaborn 基于 Matplotlib，并为构建信息统计可视化提供了一个高级接口。但是，有一种替代 Seaborn 的方法。...使用 Altair，我们可以通过类似于 Seaborn 图的条形图、直方图、散点图和气泡图、网格图和误差图等创建交互式数据可视化。...这使用户可以自由地专注于解释数据，而不是忙于编写正确的语法。这种声明式方法的唯一缺点可能是用户对自定义可视化的控制较少，这对于大多数不熟悉编码部分的用户来说是可以的。
在本演练结束时，将了解如何制作几种不同类型的可视化以及如何操纵绘图的某些美学。可以在此处找到本教程中使用的数据。...那么期望每个列中的较高值通常表示一个国家的总体幸福得分较高是有意义的。 线图 线图可能是使用Matplotlib可以创建的最简单的图形。创建一个图表来查看一个国家的排名和幸福分数之间的关系。...rank = df['Rank'] score = df['Score'] 这两行代码是数据帧的子集。第一个创建一个仅包含每个国家/地区的总体排名的系列。第二个创建一个仅包含每个国家的幸福分数的系列。...人均国内生产总值和预期寿命都有较低的值，这有助于一个国家的整体幸福得分，因为落入较低的国家行列。此外可以看到，在很多时候，当一个国家的人均GDP飙升时，同一个国家的预期寿命也会出现飙升。...条形图 在Matplotlib中构建条形图比想象的要困难一些。它可以在几行代码中完成，但了解这段代码的作用非常重要。
可视化使用bar_chart_race库进行动态条形图制作 本文仅做数据可视化部分的简单介绍，数据采集部分后续我们拿别的网站进行分享主要是关于js反爬，数据处理部分并不难后续我们再单独进行讲解。...安装流程 其他准备： 该库支持导出gif和mp4视频文件，为了更好的导出，需要进行如下准备（否则可能报错）： 安装imagemagick，解决导出gif或mp4时可能出现的IndexError: list...中文字符乱码问题解决方案：参考《详解Matplotlib中文字符显示问题》 官方案例演示： 数据预览：（数据需要和官方数据格式保持一致） ?...官方数据预览 import bar_chart_race as bcr # 如果出现SSL错误,则全局取消证书验证 # import ssl # ssl....steps_per_period=24, #图像帧数:数值越小，越不流畅,越大，越流畅 period_length=500, #设置帧率，单位时间默认为500ms 即为24帧的总时间是
Matplotlib Matplotlib是Python的数据可视化库和二维绘图库，它是Python社区中最流行，使用最广泛的绘图库。它带有跨多个平台的交互式环境。...可以使用Matplotlib创建图，条形图，饼图，直方图，散点图，误差图，功率谱图，干图以及您想要的任何其他可视化图！...除此之外，Plotly可以在没有互联网连接的情况下离线使用。 Seaborn Seaborn是基于Matplotlib的Python数据可视化库，并与NumPy和pandas数据结构紧密集成。...Ggplot可以使用高级功能创建数据可视化，例如条形图，饼图，直方图，散点图，错误图等。 API。可在单个可视化中添加不同类型的数据可视化组件或层。...SVG仅对较小的数据集有用，因为太多的数据点难以呈现，并且图表可能变得缓慢。
本公众号致力于python数据分析和可视化，不定期发布技术内容。点击上方"python数据可视化之美"关注我的公众号，原创文章将会第一时间推送，如有建议，可添加微信交流或私信留言。...(年份添加、坐标控制) 1、颜色标识：创建100种颜色标识产品 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt...from matplotlib.animation import FuncAnimation import random #使用random创建100种颜色 def create_color():...as plt from matplotlib.animation import FuncAnimation import random #使用random创建100种颜色 def create_color...自带数据集（数据集要求同上一致），具体效果可以自行尝试。
# 创建Word Cloud对象wordcloud = WordCloud()# 生成Word Cloud图像wordcloud.generate(text_data)最后，我们使用Matplotlib...通过简单的几行代码，我们就可以生成漂亮而富有信息的Word Cloud图像。你可以尝试使用不同的文本数据和自定义设置来创建自己的Word Cloud。...Word Cloud的缺点虽然Word Cloud是一个常用的文本可视化工具，但它也有一些缺点需要注意：主观性：Word Cloud的生成是基于词频统计的，因此如果一些常用词出现频率高，它们可能会在可视化结果中占据很大的空间...这可能导致一些重要的关键词被掩盖或忽略。不同文本长度的不平衡：如果文本数据长度不平衡，较长的文本会在生成Word Cloud时占据更大的空间，而较短的文本则可能被忽略。这可能导致一些关键信息丢失。...停用词的处理：Word Cloud默认情况下不会考虑停用词（如"a"、"the"等）的影响。但在某些情况下，停用词可能被错误地认为是重要词语。
饼形图适合用来快速展示数据比例分布，但不利于展示较多项目。饼图也因过于关注不同部分彼此或相对于整体的大小关系，导致与其他饼形图作整体比较时不能显示出任何变化而饱受诟病。...快速绘制 基于matplotlib import matplotlib.pyplot as plt # 自定义数据 size_of_groups=[12,11,3,30] # 利用pie函数快速创建...观察比较三个图形中哪个分组的值最高，同时尝试找出各组之间的值的变化趋势 4是不是很难看出来，下面将饼图转化为条形图再看看呢？...(x=labels, y=[24,23,21,19,18], errorbar=None) plt.show() 总结 以上通过matplotlib的pie快速绘制饼图，并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的饼图来适应相关使用场景...也提醒了在多个饼图间进行比较的困难，更建议使用条形图。
注：为了更好地获得具有你追我赶、一同向前的效果，且防止数据变化太过跳脱，防止出现前一秒还是第一、突然掉到最后一名的剧烈变动情况，生成df时，没有全部使用随机函数生成随机数，此处使用的方法是第一次随机生成数据...，下一帧的数据在当前数据基础上加[-50,100]的值，本处设定是当前数x[i]是偶数时，x[i+1]=x[i]+randint(20,200)，奇数时x[i+1]=x+randint(-30,100)...基于上面的形状，这里复现一下绘制经典的数据科学维恩图。...，基于属性映射的可视化语法，会将换算细节封装好，能直接使用出图。...官网给了两个例子分别表示按下按钮时print相应的坐标以及按键时触发保存图片等交互。基于Matplotlib的接口要实现流畅复杂的交互代码会很复杂。
主要是使用到Matplotlib+imageio，其中Matplotlib就有一个Animation类，可以生成动图GIF，不过使用起来学习成本较高，还是有一定难度的。 ?...这里我将先创建静态图表的图片，然后使用Imageio创建一个GIF(动态图表)。 一共给大家介绍三种动态图表的绘制，折线图，条形图，散点图。 01 折线图 先来绘制一个简单的折线图看看。...给X轴创建固定值，Y轴创建列表，并使用Matplotlib的条形图函数。...三个主要的函数。 # 创建一个随机的x/y坐标列表，并使用mask对其进行过滤。...好了，本期的分享就到此结束了。 使用Matplotlib+Imageio创建动态图表，案例比较简单，大家可以自行下载代码进行学习。
主要是使用到Matplotlib+imageio，其中Matplotlib就有一个Animation类，可以生成动图GIF，不过使用起来学习成本较高，还是有一定难度的。...这里我将先创建静态图表的图片，然后使用Imageio创建一个GIF(动态图表)。 一共给大家介绍三种动态图表的绘制，折线图，条形图，散点图。 01 折线图 先来绘制一个简单的折线图看看。...给X轴创建固定值，Y轴创建列表，并使用Matplotlib的条形图函数。...使用Matplotlib绘制散点图，使用ImageIO生成gif。...三个主要的函数。 # 创建一个随机的x/y坐标列表，并使用mask对其进行过滤。
用 Python 创建图形的方法有很多，但是哪种方法是最好的呢？当我们做可视化之前，要先明确一些关于图像目标的问题：你是想初步了解数据的分布情况？想展示时给人们留下深刻印象？...下面是我用 Matplotlib 及相关工具所做的示例图： 在处理篮球队薪资数据时，我想找出薪资中位数最高的团队。...我只创建了不带坐标标签的条形图，以及无法删掉线条的「散点图」。...表示不同 NBA 球队每分钟平均失误数的条形图。 ? 表示薪水和在 NBA 的打球时间之间关系的散点图 总体来说，开箱即用的美化工具看起来很好，但我多次尝试逐字复制文档和修改坐标轴标签时却失败了。...总而言之，这个包看起来不错，但在文件的创建和渲染部分比较麻烦。 ? Networkx 虽然 Networkx 是基于 matplotlib 的，但它仍是图形分析和可视化的绝佳解决方案。
导读：喜欢用 Python 做项目的小伙伴不免会遇到这种情况：做图表时，用哪种好看又实用的可视化工具包呢？之前文章里出现过漂亮的图表时，也总有读者在后台留言问该图表时用什么工具做的。...下面是我用 Matplotlib 及相关工具所做的示例图： 在处理篮球队薪资数据时，我想找出薪资中位数最高的团队。...我只创建了不带坐标标签的条形图，以及无法删掉线条的「散点图」。...▲表示不同 NBA 球队每分钟平均失误数的条形图 ? ▲表示薪水和在 NBA 的打球时间之间关系的散点图 总体来说，开箱即用的美化工具看起来很好，但我多次尝试逐字复制文档和修改坐标轴标签时却失败了。...总而言之，这个包看起来不错，但在文件的创建和渲染部分比较麻烦。 ? 08 Networkx 虽然 Networkx 是基于 matplotlib 的，但它仍是图形分析和可视化的绝佳解决方案。
二十、数据可视化 作者：Chris Albon 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 MatPlotLib 中的双向条形图 %matplotlib inline import pandas...as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数据帧 raw_data = {'first_name': ['Jason'...中的条形图 %matplotlib inline import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数据帧...x 位置 x_pos = list(range(len(bar_labels))) # 在 x 位置上创建条形图 plt.bar(x_pos, # 使用 mean_values 中的数据...import pandas as pd %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 创建数据帧
幸运的是，过去几年出现了很多新的Python数据可视化库，弥补了一些这方面的差距。...本文会基于一份真实的数据，使用这些库来对数据进行可视化。通过这些对比，我们期望了解每个库所适用的范围，以及如何更好的利用整个 Python 的数据可视化的生态系统。...然后，使用数据帧和特定序列制作条形图。最后，显示功能会显示出该图。 这个图实际上不是一个图像－－它是一个 JavaScript 插件。因此，我们在下面展示的是一幅屏幕截图，而不是真实的表格。...它将找到每个航空公司的名字字符的数量。然后，我们使用 matplotlib 做一个散点图来比较航空 id 的长度。当我们绘制时，我们把 theidcolumn of airlines 转换为整数类型。...如果我们不这样做是行不通的，因为它需要在 x 轴上的数值。我们可以看到不少的长名字都出现在早先的 id 中。这可能意味着航空公司在成立前往往有较长的名字。 我们可以使用 seaborn 验证这个直觉。
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