7步搞定Python數(shù)據(jù)可視化，業(yè)界大牛出品教程，Jupyter、Colab都有在線版
郭一璞 發(fā)自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
做圖表，誰不會？打開Excel，自動就可以生成各種各樣的圖表。
但你看這些圖表呢？
結合真實地理數(shù)據(jù)，展現(xiàn)美國每個縣的失業(yè)率。
全球自然災害統(tǒng)計，類型、規(guī)模、時間，一目了然。
甚至還有可愛的表情符號畫風，生動的展現(xiàn)出英美兩國的養(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。
要是用在客戶招標會上，手握預算的客戶也能清醒的認識到這單生意的價值所在。
用Excel的話，很難展示出這種效果，那……不如用Python？不用手動排版設計，簡單的代碼就能直接運行出結果。
剛剛出爐的這篇GitHub教程，來自數(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，這對我的數(shù)據(jù)可視化課程非常有用。
現(xiàn)在連推特上的點贊都超過了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-Lite和Altair。
Vega-Lite是一種交互式圖形的高級語法，用簡明的JSON語法，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，背后就是右側的代碼來實現(xiàn)的。
而Altair是一個專為Python編寫的可視化軟件包，它能讓數(shù)據(jù)科學家更多地關注數(shù)據(jù)本身和其內在的聯(lián)系，相比matplotlib，Altair要簡潔的多。
Altair的圖形種類非常豐富，包含條形圖、折線圖、面積圖、散點圖、直方圖、地圖等各種交互式圖表。
Altair也是基于Vega和Vega-Lite而來的，使用的語言是Python，因此，Vega-Lite和Altair兩者一同服用，效果最好哦。
七步學會可視化
說完了需要用到的基礎工具，再來看看這套課程本身。
教程的作者非常友好，在Jupyter、Colab、Observable三個平臺都準備了課程，你可以選擇自己習慣的平臺，或者直接去Colab上，用自己的數(shù)據(jù)體驗一下。
整體教程包含7個部分：
1、Vega-Lite/Altair介紹
2、數(shù)據(jù)種類、圖形標志、視覺編碼渠道
3、數(shù)據(jù)轉換
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，教程作者還附贈了Altair的debug指南。
來自D3.js創(chuàng)作者
這份教程的作者Jeffrey Heer，是華盛頓大學的計算機教授，在華盛頓大學交互數(shù)據(jù)實驗室工作，同時還是數(shù)據(jù)軟件公司Trifacta的聯(lián)合創(chuàng)始人和CXO。
他專門研究數(shù)據(jù)可視化方向，在Google Scholar的H-index達到了62，超多網(wǎng)站都在用的數(shù)據(jù)可視化JavaScript庫D3.js就是他和學生一起完成的，這篇論文的引用次數(shù)超過了2300。
傳送門
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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