文景AI新媒体量子位（公众号ID：QbitAI）授权转载，转载请联系出处。做图表，谁不会？打开Excel，可以自动生成各种图表。但是这些图表呢？结合真实的地理数据，展示了美国各县的失业率。全球自然灾害统计，类型、规模、时间，一目了然。甚至还有可爱的表情符号风格，形象地展示了英国和美国养殖业的现状。每幅画面清晰明了，配色合理，让人对各种情况一目了然，大局观一目了然。如果用在升职答辩PPT中，老板一眼就能看出你取得了多少成绩。如果用在客户投标会议上，有预算的客户也能清楚地了解这项业务的价值。这种效果很难在Excel中显示，所以...为什么不使用Python？简单的代码可以直接运行出结果，无需手动排版设计。这篇刚刚发布的GitHub教程来自数据可视化专家、D3.js作者JeffreyHeer，教你7步搞定Python数据可视化。不少网友看到后都赞不绝口：这真是太棒了，谢谢分享给大家！感谢创作者分享你们的好东西，我在加拿大，这对我的数据可视化课程非常有用。现在推特上有超过1200个赞：工具Vega-Lite和Altair首先，要用Python完成可视化，你需要两个工具：Vega-Lite和Altair。Vega-Lite是交互式图形的高级语法。它使用简洁的JSON语法快速生成可视化图形。Vega-Lite规范可以编译成Vega规范。例如下图中，左边的图形在右边的代码后面。Altair是专门为Python编写的可视化软件包，它可以让数据科学家更加关注数据本身及其内部联系。与matplotlib相比，Altair简洁得多。Altair拥有丰富多样的图形，包括条形图、折线图、面积图、散点图、直方图、地图和其他交互式图表。Altair也是基于Vega和Vega-Lite，使用的语言是Python。因此，将Vega-Lite和Altair结合使用效果最佳。七步学会可视化说完需要用到的基本工具，我们来看看课程本身。教程的作者非常友好。编写过Jupyter、Colab、Observable三个平台的课程。大家可以选择自己习惯的平台，也可以直接去Colab用自己的数据去体验。整体教程包括7个部分：1.Vega-Lite/Altair介绍2.数据类型、图形符号、视觉编码通道3.数据转换4.比例尺、坐标轴和图例5.多视图合成6.交互7.制图可视化最后，教程作者还附上了Altair的调试指南。JeffreyHeer，本教程的作者来自D3.js的创建者，是华盛顿大学的计算教授，在华盛顿大学的交互式数据实验室工作，也是联合创始人兼CXO数据软件公司Trifacta。擅长数据可视化，在GoogleScholar的H-index达到了62。他和他的学生完成了很多网站使用的数据可视化JavaScript库D3.js。这篇论文被引用超过2300次。传送门课程GitHub：https://github.com/uwdata/visualization-curriculumVega-Lite：https://vega.github.io/vega-lite/Altair：https://altair-viz.github.io/
