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Python统计可视化之Altair探索分析实践指 版权信息
- ISBN：9787121425974
- 条形码：9787121425974 ; 978-7-121-42597-4
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
Python统计可视化之Altair探索分析实践指 本书特色
适读人群 ：适合大数据相关行业的人士参考，也适合大数据相关专业的高校师生教学和自学使用。本书以Altair为核心工具，通过认识数据、理解数据和探索数据全方位地探索分析数据集的统计可视化形式。 深入理解不同应用领域和实践场景的数据集的统计可视化模型 以实践和练习的方式学习和巩固核心知识。
Python统计可视化之Altair探索分析实践指 内容简介
本书以Altair为核心工具，通过认识数据、理解数据和探索数据全方位地探索分析数据集的统计可视化形式，以应用数据和案例研究为实践场景，使用Altair数据加工箱进行数据预处理，在此基础上，深入理解不同应用领域和实践场景的数据集的统计可视化模型。本书以实践和练习的方式学习和巩固核心知识，学习形式简单高效，适合大数据相关行业的人士参考，也适合大数据相关专业的高校师生教学和自学使用。 本书在很多章节均有动手实践和练习，其中，"动手实践”采用以练代讲的方式学习和延展核心知识或技能，"练习”采用举一反三的方式复习和巩固核心知识或技能。
Python统计可视化之Altair探索分析实践指 目录
第1 篇 入门
第1 章 Altair 的环境配置 ． 4
1．1 Altair 的安装 ． 4
1．2 前端渲染工具的安装和启动方法 ． 5
1．2．1 Jupyter Notebook 的安装和启动方法 5
1．2．2 JupyterLab 的安装和启动方法 5
1．3 vega_datasets 的使用 6
1．4 JSON 简介 ． 9
1．4．1 JSON 语法规则． 9
1．4．2 在Altair 中使用JSON ． 10
1．5 Pandas 的数据框（DataFrame）对象的使用方法 ．12
1．5．1 使用字典创建DataFrame 的方法 12
1．5．2 DataFrame 的操作方法 13
1．5．3 缺失值的操作方法 ． 15
1．5．4 条件查询的操作方法 ． 22
1．6 数据加工器 ． 27
第2 章 Altair 的图形语法 ． 30
2．1 图形语法简介 ． 30
2．1．1 图形语法的原理 ． 31
2．1．2 图形的视觉对象的组合原则 ． 33
2．1．3 Altair 图形系统的组成模块 ． 40
2．2 声明式统计可视化的意义和优势 ． 43
2．3 Altair 的语法规则 ． 46
2．3．1 Altair 的数据结构 ． 46
2．3．2 Altair 的基本对象 ． 48
2．3．3 Altair 的展示方法 ． 56
2．3．4 Altair 的存储方法 ． 59
第2 篇 进阶
第3 章 认识数据 65
3．1 名义型变量和数量型变量组合的经典图形 66
3．1．1 柱形图 ． 66
3．1．2 条形图 ． 67
3．1．3 条形码图 ． 67
3．2 时间型变量和数量型变量组合的经典图形 68
3．2．1 折线图 ． 68
3．2．2 动手实践：调整折线图的刻度标签 ． 70
3．2．3 次序型变量（时间变量离散化）和数量型变量组合：柱形图 72
3．2．4 动手实践：面积图 ． 74
3．2．5 动手实践：阶梯图 ． 76
3．2．6 练习：比较不同年份7 月的日降雨量 ． 78
3．2．7 动手实践：分类汇总天气类型的频数分布 ． 78
3．2．8 练习：总结分类汇总天气类型频数分布的实现方法 81
3．2．9 斜率图 ． 81
3．2．10 数据集类型的数据结构形式 ． 82
3．3 时间型变量和名义型变量的组合：甘特图 85
3．4 数量型变量和数量型变量组合的经典图形 87
3．4．1 散点图 ． 87
3．4．2 动手实践：气泡图 ． 89
3．4．3 动手实践：缺失值的可视化识别方法 ． 90
3．4．4 直方图 ． 91
3．4．5 热力图 ． 94
3．4．6 变量类型对颜色标尺的作用 ． 96
3．4．7 动手实践：展示不同时间的*高气温的分布情况 96
3．4．8 动手实践：展示文本注释与颜色的映射关系 ． 99
第4 章 理解数据 105
4．1 使用子区通道分区理解数据 105
4．1．1 比较不同地区的汽车马力分布情况 ． 106
4．1．2 动手实践：分区展示不同年份的每月平均降雨量 108
4．1．3 练习：绘制不同月份的年平均降雨量时间序列图 109
4．2 使用分层图形综合理解数据 110
4．2．1 使用描述统计量刻画变量取值的分布偏斜方向和程度 111
4．2．2 练习：绘制风速的均值、*大值和*小值的趋势变化曲线 ． 115
4．3 通过连接图形全面理解数据 115
4．3．1 散点图连接直方图了解更多的变量信息 116
4．3．2 练习：散点图连接水平直方图和垂直直方图，分别刻画降雨量和
风速的频数分布 118
4．4 使用变量矩阵分区理解数据 119
第5 章 探索数据 123
5．1 让鼠标光标停留在标记上出现变量取值提示 123
5．1．1 实现方法 ． 123
5．1．2 练习：时间序列图的时间型变量和数量型变量的提示文本 125
5．2 点击鼠标和拖曳鼠标实现图形区域选择 127
5．2．1 实现方法 ． 127
5．2．2 动手实践：动态选定时间区间的时间序列面积图 132
5．3 点击鼠标实现标记选择 ． 137
5．3．1 实现方法 ． 137
5．3．2 动手实践：滑动鼠标实现标记选择 ． 139
5．4 点击鼠标实现图形区域选择 140
5．4．1 实现方法 ． 140
5．4．2 动手实践：滑动鼠标实现图形区域的选择 ． 142
5．4．3 练习：鼠标光标悬停在注释文本上交互显示标记 143
5．4．4 动手实践：缺失值的可视化识别方法2 144
5．5 元素交互实现图形区域选择 147
5．5．1 点选下拉列表实现图形区域的选择 ． 148
5．5．2 练习：使用条件查询过滤数据记录，实现图形区域的选择 150
5．5．3 使用单选按钮实现图形区域的选择 ． 151
5．5．4 动手实践：使用连接图形以图形联动方式实现图形区域的选择 ． 152
5．5．5 练习：点选图例的标记符号实现图形区域的选择 155
5．5．6 拖动滑块实现图形区域的选择 ． 155
第3 篇 实践
第6 章 应用数据 161
6．1 滑珠图 ．161
6．1．1 比较不同国家人群的预期寿命的变化情况 ． 161
6．1．2 动手实践：使用网格线表示滑竿的滑珠图 ． 163
6．1．3 练习：描绘数量波动的总体趋势――棒棒糖图 166
6．2 连线散点图 ．168
6．2．1 探索不同年份的数量变化 ． 168
6．2．2 动手实践：使用文本注释使连线散点图成为时间故事线 ． 172
6．3 箱线图 ． 173
6．3．1 探索不同天气类型的风速分布特征和分布形态 174
6．3．2 动手实践：垂直连接分区直方图补充箱线图的分布特征 176
6．3．3 水平连接分区直方图补充箱线图的分布特征 ． 178
6．3．4 核密度估计加工器 ． 179
6．3．5 动手实践：通过比较均值和众数的大小分析概率密度曲线的
偏斜方向和程度 ． 181
6．3．6 数据离散加工器 ． 181
6．3．7 数据汇总连接加工器 ． 185
6．3．8 动手实践：计算小雨天气的出现天数 ． 188
6．3．9 练习：按照月份统计不同降雨量类型出现的天数 190
6．4 探索数据的累积汇总和秩的排序及滞后变换――窗口变换加工器 ．191
6．4．1 窗口变换加工器的应用 ． 191
6．4．2 动手实践：累积求和的柱形图 ． 193
6．4．3 指数图 ． 195
6．4．4 动手实践：秩的排序 ． 198
6．4．5 凹凸图 ． 201
6．4．6 动手实践：滞后等值和领先等值 ． 206
6．4．7 瀑布图 ． 209
6．4．8 练习：销售量的相对变化量 ． 214
6．5 分散型堆积条形图系列 ． 215
6．5．1 分散型堆积条形图 ． 215
6．5．2 漏斗图 ． 217
6．5．3 动手实践：离散化的颜色标尺 ． 221
6．5．4 旋风图 ． 224
6．5．4 动手实践：堆积条形图的分层图形――子弹头图 227
6．5．5 练习：将堆积条形图变成分层条形图――温度计图 230
6．6 堆积柱形图系列 231
6．6．1 堆积柱形图 ． 231
6．6．2 堆积百分比柱形图 ． 235
6．7 面积图系列 ． 236
6．7．1 堆积百分比面积图 ． 236
6．7．2 量化波形图 ． 237
6．8 置信区间的应用 239
6．8．1 置信区间 ． 239
6．8．2 误差棒图 ． 241
6．8．3 动手实践：样本容量对样本标准差和样本均值的标准误的影响 ． 245
第7 章 案例研究 248
7．1 不同数量级和单位变量关系的探索分析 248
7．1．1 使用平行坐标图分析数量型变量的相关关系 ． 249
7．1．2 使用矩阵散点图分析连续型变量的相关关系 ． 251
7．1．3 建立马力和重量的一元线性回归模型 ． 252
7．1．4 练习：建立生产年份和重量的置信带与回归直线 265
7．1．5 动手实践：建立关于生产年份的重量分布脊线图 266
7．1．6 动手实践：建立马力和单位里程数的非线性回归模型 ． 268
7．2 金融时间序列数据的探索分析 ． 270
7．2．1 5 只股票的价格波动探索分析 271
7．2．2 5 只股票的频数分布探索分析 274
7．2．3 比较不同股票的价格走势图 ． 275
7．2．4 股票收益率的迷你折线图 ． 277
7．2．5 股票波动率的迷你柱形图 ． 278
7．2．6 绘制股票收盘价的移动平均线 ． 281
7．2．7 绘制股票的K 线图（蜡烛图） 283
7．2．8 动手实践：绘制移动平均线和K 线图的分层图形 ． 285
7．2．9 练习：使用柱线图（棒形图）代替K 线图 ． 289
7．3 自然语言处理的可视化模型的构建和应用 ． 289
7．3．1 读取文本数据 ． 290
7．3．2 存储单词和字母的频数分布 ． 292
7．3．3 使用条形图分析字母的频数 ． 293
7．3．4 使用条形图分析高频词 ． 295
7．3．5 使用词云图分析段落词语的运用特点 ． 296
7．4 反映统计数字的象形图 ． 299
7．5 可视化模型框架的数据流转过程与模型存储和渲染方法 303
7．5．1 使用Pandas 的实例方法to_json()和Altair 的函数to_values()
完成数据流转 ． 304
7．5．2 使用Altair 的函数to_json()和函数to_values()完成数据流转 305
7．5．3 可视化模型的存储和渲染方法 ． 305
7．6 调整坐标轴的量尺类型的实现方法和应用场景 ． 306
7．6．1 选择合适的坐标轴量尺类型 ． 306
7．6．2 使用气泡图描绘3 个数量型变量的数量关系 ． 307
7．6．3 动手实践：按照年份查看人均收入、寿命和人口数量的
动态变化关系 ． 309
7．6．4 使用连续型量尺离散化的方法转换变量类型 ． 312
7．7 使用波形图和频谱图分析音频文件 ． 314
7．7．1 使用波形图分析音频文件的声音变化 ． 314
7．7．2 使用频谱图分析音频文件的频率变化 ． 315
7．7．3 练习：使用仪表盘分析音频文件的元数据 ． 317
7．8 视觉图像的大块数据文件处理和统计可视化 318
第4 篇 拓展
第8 章 探索分析辅助工具 ． 327
8．1 包sviewgui 的使用方法 ． 327
8．1．1 sviewgui 加载数据和读取数据的方法 328
8．1．2 CSV 文件的GUI 具体功能和使用方法 ． 329
8．1．3 数据框对象的GUI 具体功能和使用方法 331
8．2 数据框对象统计可视化的实现方法 ． 334
8．2．1 折线图 ． 334
8．2．2 核密度估计图 ． 336
8．2．3 直方图 ． 338
8．2．4 散点图 ． 340
8．2．5 六边形网格图 ． 341
8．2．6 箱线图 ． 341
第9 章 颜色的使用方法和属性配置的作用域 ． 343
9．1 颜色方案的设置方法 343
9．2 动手实践：使用颜色方案accent 设置标记属性通道color 的
配色模式 346
9．3 变量与颜色的映射关系的设置方法 ． 347
9．4 原始颜色编码数据的设置方法 ． 348
9．5 属性配置的作用域 ． 349
附录A 本书练习详解 ． 352
3．2．6 练习：比较不同年份7 月的日降雨量 ． 352
3．2．8 练习：总结分类汇总天气类型频数分布的实现方法 354
4．1．3 练习：绘制不同月份的年平均降雨量时间序列图 355
4．2．2 练习：绘制风速的均值、*大值和*小值的趋势变化曲线 356
4．3．2 练习：散点图连接水平直方图和垂直直方图，分别刻画降雨量和
风速的频数分布 ． 358
5．1．2 练习：时间序列图的时间型变量和数量型变量的提示文本 359
5．4．3 练习：鼠标光标悬停在注释文本上交互显示标记 360
5．5．2 练习：使用条件查询过滤数据记录，实现图形区域的选择 362
5．5．5 练习：点选图例的标记符号实现图形区域的选择 364
6．1．3 练习：描绘数量波动的总体趋势――棒棒糖图 365
6．3．9 练习：按照月份统计不同降雨量类型出现的天数 367
6．4．8 练习：销售量的相对变化量 ． 369
6．5．5 练习：将堆积条形图变成分层条形图――温度计图 370
7．1．4 练习：建立生产年份和重量的置信带与回归直线 373
7．2．9 练习：使用柱线图（棒形图）代替K 线图 ． 374
参考文献 376
第1 章 Altair 的环境配置 ． 4
1．1 Altair 的安装 ． 4
1．2 前端渲染工具的安装和启动方法 ． 5
1．2．1 Jupyter Notebook 的安装和启动方法 5
1．2．2 JupyterLab 的安装和启动方法 5
1．3 vega_datasets 的使用 6
1．4 JSON 简介 ． 9
1．4．1 JSON 语法规则． 9
1．4．2 在Altair 中使用JSON ． 10
1．5 Pandas 的数据框（DataFrame）对象的使用方法 ．12
1．5．1 使用字典创建DataFrame 的方法 12
1．5．2 DataFrame 的操作方法 13
1．5．3 缺失值的操作方法 ． 15
1．5．4 条件查询的操作方法 ． 22
1．6 数据加工器 ． 27
第2 章 Altair 的图形语法 ． 30
2．1 图形语法简介 ． 30
2．1．1 图形语法的原理 ． 31
2．1．2 图形的视觉对象的组合原则 ． 33
2．1．3 Altair 图形系统的组成模块 ． 40
2．2 声明式统计可视化的意义和优势 ． 43
2．3 Altair 的语法规则 ． 46
2．3．1 Altair 的数据结构 ． 46
2．3．2 Altair 的基本对象 ． 48
2．3．3 Altair 的展示方法 ． 56
2．3．4 Altair 的存储方法 ． 59
第2 篇 进阶
第3 章 认识数据 65
3．1 名义型变量和数量型变量组合的经典图形 66
3．1．1 柱形图 ． 66
3．1．2 条形图 ． 67
3．1．3 条形码图 ． 67
3．2 时间型变量和数量型变量组合的经典图形 68
3．2．1 折线图 ． 68
3．2．2 动手实践：调整折线图的刻度标签 ． 70
3．2．3 次序型变量（时间变量离散化）和数量型变量组合：柱形图 72
3．2．4 动手实践：面积图 ． 74
3．2．5 动手实践：阶梯图 ． 76
3．2．6 练习：比较不同年份7 月的日降雨量 ． 78
3．2．7 动手实践：分类汇总天气类型的频数分布 ． 78
3．2．8 练习：总结分类汇总天气类型频数分布的实现方法 81
3．2．9 斜率图 ． 81
3．2．10 数据集类型的数据结构形式 ． 82
3．3 时间型变量和名义型变量的组合：甘特图 85
3．4 数量型变量和数量型变量组合的经典图形 87
3．4．1 散点图 ． 87
3．4．2 动手实践：气泡图 ． 89
3．4．3 动手实践：缺失值的可视化识别方法 ． 90
3．4．4 直方图 ． 91
3．4．5 热力图 ． 94
3．4．6 变量类型对颜色标尺的作用 ． 96
3．4．7 动手实践：展示不同时间的*高气温的分布情况 96
3．4．8 动手实践：展示文本注释与颜色的映射关系 ． 99
第4 章 理解数据 105
4．1 使用子区通道分区理解数据 105
4．1．1 比较不同地区的汽车马力分布情况 ． 106
4．1．2 动手实践：分区展示不同年份的每月平均降雨量 108
4．1．3 练习：绘制不同月份的年平均降雨量时间序列图 109
4．2 使用分层图形综合理解数据 110
4．2．1 使用描述统计量刻画变量取值的分布偏斜方向和程度 111
4．2．2 练习：绘制风速的均值、*大值和*小值的趋势变化曲线 ． 115
4．3 通过连接图形全面理解数据 115
4．3．1 散点图连接直方图了解更多的变量信息 116
4．3．2 练习：散点图连接水平直方图和垂直直方图，分别刻画降雨量和
风速的频数分布 118
4．4 使用变量矩阵分区理解数据 119
第5 章 探索数据 123
5．1 让鼠标光标停留在标记上出现变量取值提示 123
5．1．1 实现方法 ． 123
5．1．2 练习：时间序列图的时间型变量和数量型变量的提示文本 125
5．2 点击鼠标和拖曳鼠标实现图形区域选择 127
5．2．1 实现方法 ． 127
5．2．2 动手实践：动态选定时间区间的时间序列面积图 132
5．3 点击鼠标实现标记选择 ． 137
5．3．1 实现方法 ． 137
5．3．2 动手实践：滑动鼠标实现标记选择 ． 139
5．4 点击鼠标实现图形区域选择 140
5．4．1 实现方法 ． 140
5．4．2 动手实践：滑动鼠标实现图形区域的选择 ． 142
5．4．3 练习：鼠标光标悬停在注释文本上交互显示标记 143
5．4．4 动手实践：缺失值的可视化识别方法2 144
5．5 元素交互实现图形区域选择 147
5．5．1 点选下拉列表实现图形区域的选择 ． 148
5．5．2 练习：使用条件查询过滤数据记录，实现图形区域的选择 150
5．5．3 使用单选按钮实现图形区域的选择 ． 151
5．5．4 动手实践：使用连接图形以图形联动方式实现图形区域的选择 ． 152
5．5．5 练习：点选图例的标记符号实现图形区域的选择 155
5．5．6 拖动滑块实现图形区域的选择 ． 155
第3 篇 实践
第6 章 应用数据 161
6．1 滑珠图 ．161
6．1．1 比较不同国家人群的预期寿命的变化情况 ． 161
6．1．2 动手实践：使用网格线表示滑竿的滑珠图 ． 163
6．1．3 练习：描绘数量波动的总体趋势――棒棒糖图 166
6．2 连线散点图 ．168
6．2．1 探索不同年份的数量变化 ． 168
6．2．2 动手实践：使用文本注释使连线散点图成为时间故事线 ． 172
6．3 箱线图 ． 173
6．3．1 探索不同天气类型的风速分布特征和分布形态 174
6．3．2 动手实践：垂直连接分区直方图补充箱线图的分布特征 176
6．3．3 水平连接分区直方图补充箱线图的分布特征 ． 178
6．3．4 核密度估计加工器 ． 179
6．3．5 动手实践：通过比较均值和众数的大小分析概率密度曲线的
偏斜方向和程度 ． 181
6．3．6 数据离散加工器 ． 181
6．3．7 数据汇总连接加工器 ． 185
6．3．8 动手实践：计算小雨天气的出现天数 ． 188
6．3．9 练习：按照月份统计不同降雨量类型出现的天数 190
6．4 探索数据的累积汇总和秩的排序及滞后变换――窗口变换加工器 ．191
6．4．1 窗口变换加工器的应用 ． 191
6．4．2 动手实践：累积求和的柱形图 ． 193
6．4．3 指数图 ． 195
6．4．4 动手实践：秩的排序 ． 198
6．4．5 凹凸图 ． 201
6．4．6 动手实践：滞后等值和领先等值 ． 206
6．4．7 瀑布图 ． 209
6．4．8 练习：销售量的相对变化量 ． 214
6．5 分散型堆积条形图系列 ． 215
6．5．1 分散型堆积条形图 ． 215
6．5．2 漏斗图 ． 217
6．5．3 动手实践：离散化的颜色标尺 ． 221
6．5．4 旋风图 ． 224
6．5．4 动手实践：堆积条形图的分层图形――子弹头图 227
6．5．5 练习：将堆积条形图变成分层条形图――温度计图 230
6．6 堆积柱形图系列 231
6．6．1 堆积柱形图 ． 231
6．6．2 堆积百分比柱形图 ． 235
6．7 面积图系列 ． 236
6．7．1 堆积百分比面积图 ． 236
6．7．2 量化波形图 ． 237
6．8 置信区间的应用 239
6．8．1 置信区间 ． 239
6．8．2 误差棒图 ． 241
6．8．3 动手实践：样本容量对样本标准差和样本均值的标准误的影响 ． 245
第7 章 案例研究 248
7．1 不同数量级和单位变量关系的探索分析 248
7．1．1 使用平行坐标图分析数量型变量的相关关系 ． 249
7．1．2 使用矩阵散点图分析连续型变量的相关关系 ． 251
7．1．3 建立马力和重量的一元线性回归模型 ． 252
7．1．4 练习：建立生产年份和重量的置信带与回归直线 265
7．1．5 动手实践：建立关于生产年份的重量分布脊线图 266
7．1．6 动手实践：建立马力和单位里程数的非线性回归模型 ． 268
7．2 金融时间序列数据的探索分析 ． 270
7．2．1 5 只股票的价格波动探索分析 271
7．2．2 5 只股票的频数分布探索分析 274
7．2．3 比较不同股票的价格走势图 ． 275
7．2．4 股票收益率的迷你折线图 ． 277
7．2．5 股票波动率的迷你柱形图 ． 278
7．2．6 绘制股票收盘价的移动平均线 ． 281
7．2．7 绘制股票的K 线图（蜡烛图） 283
7．2．8 动手实践：绘制移动平均线和K 线图的分层图形 ． 285
7．2．9 练习：使用柱线图（棒形图）代替K 线图 ． 289
7．3 自然语言处理的可视化模型的构建和应用 ． 289
7．3．1 读取文本数据 ． 290
7．3．2 存储单词和字母的频数分布 ． 292
7．3．3 使用条形图分析字母的频数 ． 293
7．3．4 使用条形图分析高频词 ． 295
7．3．5 使用词云图分析段落词语的运用特点 ． 296
7．4 反映统计数字的象形图 ． 299
7．5 可视化模型框架的数据流转过程与模型存储和渲染方法 303
7．5．1 使用Pandas 的实例方法to_json()和Altair 的函数to_values()
完成数据流转 ． 304
7．5．2 使用Altair 的函数to_json()和函数to_values()完成数据流转 305
7．5．3 可视化模型的存储和渲染方法 ． 305
7．6 调整坐标轴的量尺类型的实现方法和应用场景 ． 306
7．6．1 选择合适的坐标轴量尺类型 ． 306
7．6．2 使用气泡图描绘3 个数量型变量的数量关系 ． 307
7．6．3 动手实践：按照年份查看人均收入、寿命和人口数量的
动态变化关系 ． 309
7．6．4 使用连续型量尺离散化的方法转换变量类型 ． 312
7．7 使用波形图和频谱图分析音频文件 ． 314
7．7．1 使用波形图分析音频文件的声音变化 ． 314
7．7．2 使用频谱图分析音频文件的频率变化 ． 315
7．7．3 练习：使用仪表盘分析音频文件的元数据 ． 317
7．8 视觉图像的大块数据文件处理和统计可视化 318
第4 篇 拓展
第8 章 探索分析辅助工具 ． 327
8．1 包sviewgui 的使用方法 ． 327
8．1．1 sviewgui 加载数据和读取数据的方法 328
8．1．2 CSV 文件的GUI 具体功能和使用方法 ． 329
8．1．3 数据框对象的GUI 具体功能和使用方法 331
8．2 数据框对象统计可视化的实现方法 ． 334
8．2．1 折线图 ． 334
8．2．2 核密度估计图 ． 336
8．2．3 直方图 ． 338
8．2．4 散点图 ． 340
8．2．5 六边形网格图 ． 341
8．2．6 箱线图 ． 341
第9 章 颜色的使用方法和属性配置的作用域 ． 343
9．1 颜色方案的设置方法 343
9．2 动手实践：使用颜色方案accent 设置标记属性通道color 的
配色模式 346
9．3 变量与颜色的映射关系的设置方法 ． 347
9．4 原始颜色编码数据的设置方法 ． 348
9．5 属性配置的作用域 ． 349
附录A 本书练习详解 ． 352
3．2．6 练习：比较不同年份7 月的日降雨量 ． 352
3．2．8 练习：总结分类汇总天气类型频数分布的实现方法 354
4．1．3 练习：绘制不同月份的年平均降雨量时间序列图 355
4．2．2 练习：绘制风速的均值、*大值和*小值的趋势变化曲线 356
4．3．2 练习：散点图连接水平直方图和垂直直方图，分别刻画降雨量和
风速的频数分布 ． 358
5．1．2 练习：时间序列图的时间型变量和数量型变量的提示文本 359
5．4．3 练习：鼠标光标悬停在注释文本上交互显示标记 360
5．5．2 练习：使用条件查询过滤数据记录，实现图形区域的选择 362
5．5．5 练习：点选图例的标记符号实现图形区域的选择 364
6．1．3 练习：描绘数量波动的总体趋势――棒棒糖图 365
6．3．9 练习：按照月份统计不同降雨量类型出现的天数 367
6．4．8 练习：销售量的相对变化量 ． 369
6．5．5 练习：将堆积条形图变成分层条形图――温度计图 370
7．1．4 练习：建立生产年份和重量的置信带与回归直线 373
7．2．9 练习：使用柱线图（棒形图）代替K 线图 ． 374
参考文献 376
展开全部
Python统计可视化之Altair探索分析实践指 节选
Altair 是基于Vega 和Vega-Lite 的声明式统计可视化Python 库。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。这也是为什么本书提出统计可视化（statistical visualization）而不是数据可视化（data visualization）的原因之一。 统计既是一个数据处理过程，也是一种数据分析思维，Altair 之所以被称为统计可视化库，就是因为它可以通过分类汇总（aggregation）、数据变换（datatransformation）、数据交互、图形复合等方式全面地认识数据、理解数据和分析数据。这些过程都可以帮助我们增加对数据本身和数据意义的理解维度，培养直观的数据分析思维。对比来看，数据可视化库则是更多地将关注点放在可视化细节上，也就是定制化地实现可视化，很多时候错过了数据的潜在价值。 说明：Altair是一种可视化语法，也是一种创建、保存和分享交互式可视化设计的声明式语言，可以使用JSON 格式描述可视化的外观和交互过程，产生基于网络的图像。 Vega-Lite 是在Vega 基础上的一种高水平的交互式图形语法，它可以提供一种简洁、声明式的JSON 语法，使用JSON 语法可以创造各种表达丰富的用于数据分析和呈现的可视化作品。Vega-Lite 语法规则将可视化描述为从数据到图形标记（例如，圆圈、矩形或折线）的属性（例如，颜色、大小、形状或透明度）的编码映射过程，Vega-Lite 编译器自动生成可视化组件，包括坐标轴、图例及度量。 Altair 以声明的方式提供一种Python 语言的API 用以构建统计可视化。更重要的是，Altair 的API 不包含实际的可视化渲染代码，而是按照Vega-Lite 规则生成JSON 数据结构（语法）。相应地，这种基于Vega-Lite 的JSON 数据结构可以由一些UI（user-interface）渲染，实现统计可视化。这些UI 包括Jupyter Notebook、JupyterLab 和nteract。 Altair 的API 建立在强大的Vega-Lite 可视化语法（JSON 语法规则）基础之上，具有简单、友好和一致的特点。因此，Altair 这种优雅的简洁意味着使用*少的代码量就可以绘制精美高效的可视化作品。继承自Vega-Lite 的Altair 有一个与众不同的地方，就是它的声明式语法不仅可以实现统计可视化，而且可以完成交互式的任务，这种声明式语法也被称为图形语法。 总的来看，Altair 的特点有以下几个方面。 l 基于图形语法的声明式Python API。 l 基于Vega-Lite 的JSON 语法规则生成Altair 的Python 代码。 l 在启动的Jupyter Notebook、JupyterLab 和nteract 中展示统计可视化过程。 l 可以将可视化作品导出为PNG/SVG 格式的图片、独立运行的HTML 格式的网页，或者在线上Vega-Lite 编辑器中查看运行效果。
Python统计可视化之Altair探索分析实践指 作者简介
高级机器学习工程师、资深数据分析师、数据产品工程师。具有金融、教育、测评、咨询等行业的丰富实践经验；完成多个机器学习项目、数据分析项目；开发多个数据产品。出版专著《Python数据可视化之matplotlib实践》和《Python数据可视化之matplotlib精进》。研究兴趣主要有数据可视化、数据挖掘和数据产品。
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