从Google colab 中衍生出的知识

基于描述性语言的可视化工具altair

• 官网网站,特点基于描述性语言例如:

  alt.Chart(cars).mark_point().encode(
      x='Horsepower',
      y='Miles_per_Gallon',
      color='Origin',
  ).interactive()
  

• 可交互性的图表,实时调整数据的格式,并导出

• 有一个可以交互的 Editor 来自华盛顿大小的交互式可视化实验室,实验室有很多有趣的项目,例如身体可视化的 Body Diagrams ,和大名鼎鼎的D3.js

Altair 资料

Altair pycon 2018演讲介绍,文档,Tutorial.

类似的可视化工具 Voyage ,介绍视频, github 源码, 文档,试用链接

Matplotlib 与 Altair

Matplotlib特点:

• Matlab语法
• 强大的画图工具
• 有各种渲染的后端
• 测试的很好,稳定有效的运行了15年
• API imperative 而且冗长,无法交互,无法web化

API的特点:

• 步骤式的,把x放这里,y放这里表明事情怎么做

灵感来自Colab 自带的示例代码

可以使用 Code Snipt 中的 Filter 筛选功能,关键字筛选代码并查看.

• 可视化工具
  • Altair
• 显示方式
  • JavaScript
• 数据集操作
  • 从 Google Sheet 中导入,导出数据
  • 从 Google Drive 中导入导出,挂载到Colab中
  • 从 Google Storage 中导入,导出数据