Python 的可视化库 Altair

最新推荐文章于 2025-10-19 07:46:47 发布

原创最新推荐文章于 2025-10-19 07:46:47 发布 · 1k 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

博客主要提及Python的可视化库Altair，在信息技术领域，Python是常用的后端开发语言，可视化库可用于数据的直观展示，帮助用户更好地理解和分析数据。

Python 的可视化库 Altair
在这里插入图片描述

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

气象水文科研猫

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

Python 可视化库Altair

zhangzhechun的专栏

07-29

710

这个示例从 Vega 数据库中加载鸢尾花数据集，并创建一个散点图，其中 x 轴表示花瓣长度，y 轴表示花瓣宽度，颜色表示花的种类。这个示例从 Vega 数据库中加载汽车数据集，并创建一个散点图，其中 x 轴表示马力，y 轴表示每加仑英里数，颜色表示汽车的原产地。这个示例从 Vega 数据库中加载股票数据集，并创建一个折线图，其中 x 轴表示日期，y 轴表示股票价格，颜色表示股票符号。这个示例从 Vega 数据库中加载大麦数据集，并创建一个柱状图，其中 x 轴表示收获量，y 轴表示大麦品种。

Altair：Python数据可视化库的魅力之旅

这家伙很懒，什么都没有留下

04-23

1519

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。通过调整encode方法中的参数以及使用其他属性和方法，可以自定义图表的外观和行为。例如，可以设置图表的标题、轴标签、图例等。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

Python可视化库Altair.zip

07-16

Altair 是 Python 高级声明式可视化库。Altair 提供一个 Python API 在声明式 manner 中构建静态统计可视化库。这个 Python API 没有实际的可视化渲染代码，但是会发出 JSON 数据。标签：Altair

2025 Altair完全指南：从安装到高级交互全掌握

最新发布

gitblog_01097的博客

10-19

642

你还在为Python数据可视化工具的复杂性而烦恼吗？还在为无法快速创建交互式图表而沮丧吗？本文将带你从零开始，全面掌握Altair——这款基于声明式语法的Python统计可视化库，让你在2025年轻松应对各类数据可视化需求。读完本文，你将能够：安装并配置Altair环境、创建基础图表、实现高级交互功能、处理大型数据集，以及掌握专业的图表导出与分享技巧。 ## 什么是Altair？ Altair...

Python 超强数据可视化库：Altair

xiaoganaiuk的博客

06-07

1512

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！它非常简单、友好，并基于强大的Vega-Lite JSON规范构建，我们只需要简短的代码即可生成美观、有效的可视化效果。Altair是统计可视化Python 库，目前在GitHub上已经收获超过3000 Star。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

altair，一个无敌的 Python 库！

幽幽谷

09-15

789

altair，一个无敌的 Python 库！

比Excel制图更强大，Python可视化工具Altair入门教程

量子位

01-08

6519

原作者 Parul Pandey 晓查编译整理量子位出品 | 公众号 QbitAI数据转化成更直观的图片，对于理解数据背后的真相很有帮助。如果你有这方面的需求，而且还...

Python可视化库之altair使用详解

Rocky006的博客

06-03

874

Altair是一款基于Vega-Lite的声明式数据可视化库，以简洁语法和强大功能著称。本文详细介绍了Altair的安装方法，可通过pip或conda安装，并展示了使用示例数据集进行测试的流程。文章重点讲解了Altair的核心特性：声明式语法、自动化数据处理、高度可组合性、Pandas深度集成和响应式设计。通过柱状图和折线图案例展示了基础功能，并演示了图表组合交互、多维可视化等高级应用。最后结合数据分析报告和数据探索场景，说明Altair如何提升可视化效率和效果，是数据科学家和分析师的理想工具。

Python altair库：轻松打造高颜值数据可视化图表

GitHub_miao的博客

06-10

1680

Python-AltairWidgets是一个工具能够很容易地与Altair图形进行交互在Jupyter笔记本中

08-10

Altair Widgets是一个工具能够很容易地与Altair图形进行交互在Jupyter笔记本中

Python3，必备数据可视化之Altair，竟然比Matplotlib的用法还简单。

商务合作 | 面试培训 | 职场规划 ==>主页扫码

11-27

4177

Altair

altair，一个超级厉害的 Python 库！

涛哥聊Python

01-16

2168

Altair是一个Python库，用于创建交互式和声明式的数据可视化。它构建在Vega-Lite之上，Vega-Lite是一种用于描述图表的高级语法，它提供了一种直观的方式来定义数据可视化的外观和行为。Altair的核心思想是将数据可视化视为数据集到图形的映射，而不是一个步骤序列。声明式语法：Altair使用简单而直观的Python语法来描述数据可视化，使创建图表变得容易。交互式：Altair支持交互式可视化，可以轻松添加交互式元素，例如工具提示、缩放和选择。丰富的图表类型。

Altair，一个让我爱不释手的Python 超强数据可视化库

lsxxx2011的专栏

07-24

795

来自公众号：B座17楼由下面代码生成from chord import Chord matrix = [ [0, 5, 6, 4, 7, 4], [5, 0, 5, 4, 6, 5], [6, 5, 0, 4, 5, 5], [4, 4, 4, 0, 5, 5], [7, 6, 5, 5, 0, 4], [4, 5, 5...

＞python可视化神器altair

qq_54423921的博客

12-14

2508

今天介绍一个python库altair，它的语法与r的ggplot有点类似对中文的兼容性也很好，以一幅简单的散点图举例：可以发现它的语法也是及其简单：cars是我们所需要的数据，他是一个数据框(dataframe的形式)make-point 就是散点图x=‘Horsepower’ ， y='Miles_per_Gallon’分别对应我们的x轴和y轴数据color=‘Origin’ 根据产地来映射颜色，这与ggplot的语法很相似shape=‘Origin’，这里就是根据产地来映射点的形状。

Altair：用Python玩转声明式可视化（新手友好向）

xiaoningaijishu的博客

06-11

799

声明式可视化（declarative visualization）这个词听起来高大上，说白了就是"你只管说要什么图，剩下的交给库来处理"（这不就是懒人福音吗？下次遇到不会的图表，先到官方示例库抄作业（Altair官网有上百个示例），保你功力大增！举个栗子，想画散点图只要告诉它x轴、y轴用什么字段，颜色怎么分，尺寸怎么定——剩下的坐标系、图例、交互统统自动生成！），还能用滚轮缩放。说实话，刚开始用Altair的时候总觉得它"不够专业"，但用久了发现真是回不去了——现在连写周报都要用Altair出图！

比 Excel 更强大，Python 的可视化库 Altair 入门

Python爬虫和机器学习专栏

01-27

1362

image 数据转化成更直观的图片，对于理解数据背后的真相很有帮助。如果你有这方面的需求，而且还在使用Python，那么强烈推荐你试一试Altair。 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。 image Altair由华盛顿大学的数据科学家Jake Vanderplas编写，目前在GitHub...

python大佬的可视化工具-Altair

qq_21478261的博客

03-27

2061

python交互式可视化工具-Altair

Python可视化库

04-28

### Python 数据可视化库推荐 Python 是一门广泛应用于数据分析和可视化的编程语言，拥有许多优秀的数据可视化库。以下是几个常用的 Python 数据可视化库及其特点： #### Matplotlib Matplotlib 是最经典的 Python 绘图库之一，适用于创建静态、动态以及交互式的图形[^1]。它的灵活性极高，可以满足大多数基本绘图需求，比如折线图、散点图、柱状图等。 ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]) plt.show() ``` #### Seaborn Seaborn 是基于 Matplotlib 构建的一个高层次接口，专注于统计图表的绘制[^1]。它内置了许多精美的主题样式，并简化了复杂的可视化过程。 ```python import seaborn as sns sns.set_theme(style="whitegrid") tips = sns.load_dataset("tips") sns.barplot(x="day", y="total_bill", data=tips) ``` #### Plotly Plotly 提供了一个强大的框架来构建交互式图表[^1]。它可以轻松生成 HTML 文件并嵌入网页中，非常适合制作在线报告或仪表盘。 ```python import plotly.express as px df = px.data.iris() fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species") fig.show() ``` #### Altair Altair 是另一个简单易用的数据可视化工具包[^2]。通过声明式语法定义视觉编码映射关系，开发者无需关心底层实现细节即可快速生成高质量图像。 ```python import altair as alt from vega_datasets import data source = data.cars() chart = alt.Chart(source).mark_point().encode( x='Horsepower', y='Miles_per_Gallon', color='Origin' ) chart.show() ``` #### Bokeh Bokeh 能够生成具有高互动性的 Web 图形界面[^3]。相比其他同类产品而言，它更加注重用户体验设计方面的工作流优化。除了以上提到的名字之外还有 Gleam 这样的新兴力量加入到了这个行列当中[^3]。每种方案都有各自的优势所在，在实际项目选型阶段可以根据具体应用场景做出最佳决策。