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 可通过自动化「可视化和数据分析过程」来促进快速、轻松的数据探索。

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。

可视化效果通过交互式小部件显示，使用户能够快速浏览大量可视化效果并理解其数据。

初体验

库的安装

可以直接使用 pip 进行安装。

pip install lux-api
pip install lux-widget

导入库

要开始使用 Lux，只需在 Pandas 导入中添加额外的导入语句即可。

import lux
import pandas as pd

Lux 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。

如果需要数据，可以私信我获取。

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。

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瞧！这是一组可视化效果，你现在可以使用它们来进一步探索你的数据集！

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。‍

例如，假设你对属性AverageCost和SATAverage感兴趣。

df.intent = ["AverageCost","SATAverage"]
df

如下图所示，左侧显示当前的可视化效果，即根据用户感兴趣的内容生成的当前可视化效果。

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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。

  
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• 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

现在我们已经通过 Lux 找到了一些有趣的可视化效果，我们可能有兴趣进一步深入研究这些可视化效果或与其他人分享。

可以将 Lux 中生成的可视化保存为静态、可共享的 HTML，或者在 Jupyter 中以编程方式进一步访问这些可视化。

选定的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。

Lux 的理念是，用户应该始终能够可视化他们想要的任何内容，而不必考虑可视化效果应该是什么样子。

Lux 根据一组最佳实践自动确定标记和通道映射。

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。

用户可以「提供列表或通配符来迭代过滤器或属性值的组合，并快速浏览大量可视化效果」。

例如，我们感兴趣的是不同 Regions 之间  AverageCost 的分布有何不同。

from lux.vis.VisList import VisList
VisList(["Region=?","AverageCost"],df)

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要了解有关 Lux 中其他功能的更多信息，可以请参阅 https://lux-api.readthedocs.io/

最后

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