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本篇文章给大家分享的是有关altair可视化库怎么在python中使用,小编觉得挺实用的,因此分享给大家学习,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获,话不多说,跟着小编一起来看看吧。
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依赖JupyterLab
$ pip install -U altair vega_datasets jupyterlab
导入Altair:
import altair as alt
绘制图表:
定义数据框
chart = alt.Chart(cars)
定义三个基本方法:数据、标记、编码
alt.Chart(data).mark_point.encode( encoding_1='column_1', encoding_2='column_2', )
x轴绘制:
alt.Chart(cars).mark_point.encode( x='Miles_per_Gallon' )
x轴和y轴结合绘制:
alt.Chart(cars).mark_line.encode( x='Miles_per_Gallon', y='Horsepower' )
生成图表:
知识点扩展:
Altair 和图形语法
Altair 是 Vega-Lite 的包装器。Vega-Lite 是 JavaScript 的高级可视化库,它最最重要的特点是,它的API是基于图形语法的。
什么是图形语法呢?图形语法听起来有点像一个抽象的功能,值得注意的是,它是 Altair 和其他 Python 可视化库之间最主要的区别。Altair 符合我们人类可视化数据的方式和习惯,Altair 只需要三个主要的参数:
• Mark. 数据在图形中的表达形式。点、线、柱状还是圆圈?
• Channels. 决定什么数据应该作为x轴,什么作为y轴;图形中数据标记的大小和颜色。
• Encoding. 指定数据变量类型。日期变量、量化变量还是类别变量?
基于以上三个参数,Altair 将会选择合理的默认值来显示我们的数据。
Altair 最让人着迷的地方是,它能够合理的选择颜色。如果我们在 Encoding 中指定变量类型为量化变量,那么 Altair 将会使用连续的色标来着色(默认为 浅蓝色-蓝色-深蓝色)。如果变量类型指定为类别变量,那么 Altair 会为每个类别赋予不同的颜色。(例如 红色,黄色,蓝色)
以上就是altair可视化库怎么在python中使用,小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。