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Lux，一个强大的 python 库
大家好，我是小寒。
今天给大家分享一个超强的 python 库，Lux 。
https://github.com/lux-org/lux
Lux 推荐了一组可视化效果，突出显示数据集中有趣的趋势和模式。
初体验
库的安装
pip install lux-api
pip install lux-widget导入库
import lux
import pandas as pdLux 可以在不修改任何现有 Pandas 代码的情况下使用。
在这里，我们使用 Pandas 的 read_csv 命令加载数据集。
df = pd.read_csv("college.csv")
df打印数据框后，Lux 会自动推荐一组可视化效果，突出显示数据集中有趣的趋势和模式。
基于用户意图的下一步建议
除了可视化数据框之外，你还可以向 Lux 指定你感兴趣的属性和值。
AverageCost和SATAverage感兴趣。df.intent = ["AverageCost","SATAverage"]
df在右侧，Lux 生成三组推荐，在小部件上组织为单独的选项卡。
Enhance
向当前选择添加一个附加属性，本质上突出了附加变量如何影响 AverageCost 和 SATAverage 的关系。我们发现，如果我们按 FundingModel 细分关系，公立大学（以红色显示）和私立大学（以蓝色显示）之间存在明显的区别，公立大学的入学成本更低，SAT 平均分低于 1400。 Filter
向当前选择添加过滤器，同时保持属性（在 X 轴和 Y 轴上）固定。这些可视化显示了不同数据子集的 SATAverage 和 AverageCost 关系的变化。例如，我们看到「提供学士学位作为最高学位的大学」在两个变量之间表现出大致的线性趋势。
Generalize
从
AverageCost直方图中，我们看到许多大学的平均费用每年约为 20000 美元，与我们在散点图视图中看到的凸起相对应。
轻松以编程方式访问和导出可视化
Vis对象可以转换为 Altair、Matplotlib 或 Vega-Lite 代码，以便可以进一步编辑。借助自动编码实现快速、按需可视化
用户还可以通过与指定意图相同的语法创建自己的 Vis。
from lux.vis.Vis import Vis
Vis(["Region=New England","MedianEarnings"],df)
用于处理可视化集合的强大语言
Lux 提供了强大的抽象来处理基于部分指定查询的可视化集合。
from lux.vis.VisList import VisList
VisList(["Region=?","AverageCost"],df)最后
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往期回顾
Fashion-MNIST 服装图片分类-Pytorch实现
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