大家好,我是木木。今天给大家分享一个神奇的 Python 库,Altair。
Altair 是一款基于Vega和Vega-Lite可视化语法的统计可视化库,非常适合数据科学家和开发者快速制作交互式图表。

特点概述
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声明式语法 -
Altair 采用声明式语法,只需描述图表的组成,简化了可视化过程,使得复杂的图表变得简单快捷。 -
强大的交互性 -
支持创建高度交互式的图表。用户很容易地添加工具提示、选择器和滑块,增强数据的探索和表达。 -
广泛的图表支持 -
无论是条形图、折线图、散点图还是复杂的层叠图和面积图,Altair都能轻松应对,支持丰富的图表类型。
最佳实践
安装方法
Altair 可以通过 pip 安装:
pip install altair
❗ 如果想运行下列示例代码,最好安装指定版本
pip install altair==4.2.2
pip install altair_viewer
.show()
方法目前通过指定方法可以显示,或者使用其他形式
基础功能介绍
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条形图 条形图是数据可视化中最基本的图表之一。Altair 可以轻松创建条形图,并支持自定义颜色、排序和工具提示。示例代码如下:
import altair as alt
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({
'category': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
'value': [3, 7, 2, 5, 4]
})
bar_chart = alt.Chart(data).mark_bar().encode(
x='category',
y='value',
color='category'
)
bar_chart.show()

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散点图 散点图帮助分析变量间的关系。使用 Altair,您可以添加交互性,比如高亮显示和筛选。示例代码如下:
import altair as alt
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({
'x': [1, 2, 3, 4, 5],
'y': [2, 1, 4, 6, 3]
})
scatter_plot = alt.Chart(data).mark_circle(size=60).encode(
x='x',
y='y',
tooltip=['x', 'y']
).interactive()
scatter_plot.show()

高级功能
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交互式图表
通过利用 Altair 的交互式功能,可以创建一个用户可以通过选择来动态更新数据的图表。示例代码如下:
import altair as alt
from vega_datasets import data
source = data.cars()
brush = alt.selection_interval()
points = alt.Chart(source).mark_point().encode(
x='Horsepower',
y='Miles_per_Gallon',
color=alt.condition(brush, 'Origin', alt.value('lightgray'))
).add_params(
brush
)
bars = alt.Chart(source).mark_bar().encode(
y='Origin',
color='Origin',
x='count(Origin)'
).transform_filter(
brush
)
points & bars

小总结
通过上述介绍和示例,我们可以看到 Altair 的声明式语法和强大的交互功能确实使其成为数据可视化中的一个强有力工具。适合于任何需要快速、美观且交互式图表的场合。
—— End ——
原文始发于微信公众号(木木夕咦):Altair,一个神奇的python库
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