Python数据可视化，被Altair圈粉了

今天的推文我们介绍一个功能很强,但知名度不如Matplotlib、pyecharts等静态或者交互式可视化库-Altair。Altair是基于Vega和Vega-Lite的Python数据统计可视化库，其优秀的交互、数据统计功能和清新的配色，很难让人用过就忘记(唯一不好就是名字太难记啦!)。今天，我们就系统介绍下Altair包的基本绘图流程。主要内容如下：

• Altair绘图三大主要步骤
• Altair样例

Altair绘图三大主要步骤

在绘制可视化作品之前，我们需要导入绘图所需的数据，Altair库的数据导入格式是标准的 Pandas .Dataframe类型，这也很大程度上完善了Python 数据可视化流程化过程，省去了数据转换的过程。好了，介绍完所需要的数据 类  型，接下里就详细介绍Altair可视化主要的「三大步骤」。

Chart Object)对象转换

在进行Altair可视化绘制时，我们要将之前读取的的数据转换成可被Altair接受的绘图对象，这时候，我们需要调用Altair库的Chart() 方法将数据转换成Altair的Chart对象。这一步骤也是必须和操作的，大家直接记住即可，下面是一个参考样例：

import altair as altchart = alt.Chart(data) # data为要绘制的数据，Dataframe类型

Encodings and Marks

在生成图表对象之后，就可以根据数据指定我们希望绘制的可视化作品啦。Altair库通过图表对象(Chart Object) 的 mark属性完成的，即可以通过Chart.mark_ *方法获取多种图表格式。如我们可以使用 mark_point() 来绘制点图，代码如下：

alt.Chart(data).mark_point()

除了mark_point()绘图函数外，Altair提供的其他表格类型如下表：

Chart.mark_ *

除此之外，Altair还提供给了组合图，即我们熟悉的统计类图表，如下：

Compound marks

当然，我最喜欢的一个绘图功能是下面这一个：直接填充图片(根据赋值的x、y坐标信息)，就可以实现图片的填充效果图了，生成例如男女比例小头像的的统计图表就会更加立体形象，举例如下：

import altair as altimport pandas as pd source = pd.DataFrame.from_records([      {"x": 0.5, "y": 0.5, "img": "https://vega.github.io/vega-datasets/data/ffox.png"},      {"x": 1.5, "y": 1.5, "img": "https://vega.github.io/vega-datasets/data/gimp.png"},      {"x": 2.5, "y": 2.5, "img": "https://vega.github.io/vega-datasets/data/7zip.png"}]) alt.Chart(source).mark_image(    width=50,    height=50).encode(    x='x',    y='y',    url='img')

可视化结果如下：

mark_image example

很多人学习python，不知道从何学起。
很多人学习python，掌握了基本语法过后，不知道在哪里寻找案例上手。
很多已经做案例的人，却不知道如何去学习更加高深的知识。
那么针对这三类人，我给大家提供一个好的学习平台，免费领取视频教程，电子书籍，以及课程的源代码！
QQ群：705933274

要想对各类mark进行定制化操作，Altair也提供了大量可以进行定制化操作的Mark Properties (属性)，除了比较常见的*颜色(color)、填充(fill)、大小(size)、透明度(opacity)、形状(shape)*外，还提供大量的其他属性，用于灵活构建自己的可视作品，更多详细的内容，小伙伴们可以参考其官网哈，如下：https://altair-viz.github.io/user_guide/marks.html

在选择完我们的mark对象后，接下来我们要做的就是如何将数据进行映射，比如，我绘制散点图，我需要将数据中的哪一列映射到X轴，哪一列映射到Y轴呢？这时候就需要用到Altair的Chart.encode() 方法。

Encode() 方法可直接将如坐标轴(x，y)，颜色，形状，大小等图表属性通过pandas dataframes数据中的列名建立映射关系。比如下面这个例子就是将a列映射到X轴，b列y映射到Y轴的散点图：

alt.Chart(data).mark_point().encode(    x='a',    y='b')

更多encode()方法，大家可以参照以下网址进行了解：https://altair-viz.github.io/user_guide/encoding.html

在完成以上步骤后，你就可以使用Altair库进行基本图表的绘制了，当然，如果你想进行更加快速绘图(包括数据处理)，Altair也提供了用于数据处理转换的Aggregation方法，该方法可以在绘制图表过程中直接对数据进行如求平均、求和等聚合数据操作。比如，还是上边的例子，我们希望将b列的均值映射到Y轴上，常规操作是先对数据进行转换计算再进行 可视化绘制，这里我们可以直接通过以下代码完成数据处理-绘图操作：

alt.Chart(data).mark_bar().encode(    x='a',    y='average(b)')

我们还可以通过以下方式来添加刻度轴名称、图例等绘图属性：

alt.Chart(data).mark_bar(color='firebrick').encode(    alt.Y('a', title='category'),    alt.X('average(b)', title='avg(b) by category'))

其中:alt.Y、alt.X 方法则可以添加title、label等属性。

保存结果(Saving Altair Charts  )

由于Altair为交互式的可视化库(基于JS)，其保存绘制结果的格式也相对较多，这里我们列举一下即可：

import altair as alt chart = alt.Chart(data.cars.url).mark_point().encode(    x='',    y='',    color='')# 保存json格式chart.save('chart.json')# 保存HTML 网页格式chart.save('chart.html')# 保存png格式chart.save('chart.png')# 保存svg格式chart.save('chart.svg')# 保存pdf格式chart.save('chart.pdf')

其中保存png格式时还可以设置scale_factor属性，修改charts 大小或者分辨率，scale_factor默认大小为1.

chart.save('chart.png', scale_factor=2.0)

Altair样例

介绍完Altair基本的绘图步骤后，这一部分，我们列举几个优秀的可视化作品供大家欣赏。

「样例一」：London Tube Lines

import altair as altfrom vega_datasets import data boroughs = alt.topo_feature(data.londonBoroughs.url, 'boroughs')tubelines = alt.topo_feature(data.londonTubeLines.url, 'line')centroids = data.londonCentroids.url background = alt.Chart(boroughs).mark_geoshape(    stroke='white',    strokeWidth=2).encode(    color=alt.value('#eee'),).properties(    width=700,    height=500) labels = alt.Chart(centroids).mark_text().encode(    longitude='cx:Q',    latitude='cy:Q',    text='bLabel:N',    size=alt.value(8),    opacity=alt.value(0.6)).transform_calculate(    "bLabel", "indexof (datum.name,' ') > 0  ? substring(datum.name,0,indexof(datum.name, ' ')) : datum.name") line_scale = alt.Scale(domain=["Bakerloo", "Central", "Circle", "District", "DLR",                               "Hammersmith & City", "Jubilee", "Metropolitan", "Northern",                               "Piccadilly", "Victoria", "Waterloo & City" ],                       range=["rgb(137,78,36)", "rgb(220,36,30)", "rgb(255,206,0)",                              "rgb(1,114,41)", "rgb(0,175,173)", "rgb(215,153,175)",                              "rgb(106,114,120)", "rgb(114,17,84)", "rgb(0,0,0)",                              "rgb(0,24,168)", "rgb(0,160,226)", "rgb(106,187,170)"]) lines = alt.Chart(tubelines).mark_geoshape(    filled=False,    strokeWidth=2).encode(    alt.Color(        'id:N',        legend=alt.Legend(            title=None,            orient='bottom-right',            offset=0        )    )) background + labels + lines

可视化结果如下：

London Tube Lines

「样例二」：Natural Disasters

import altair as altfrom vega_datasets import data source = data.disasters.url alt.Chart(source).mark_circle(    opacity=0.8,    stroke='black',    strokeWidth=1).encode(    alt.X('Year:O', axis=alt.Axis(labelAngle=0)),    alt.Y('Entity:N'),    alt.Size('Deaths:Q',        scale=alt.Scale(range=[0, 4000]),        legend=alt.Legend(title='Annual Global Deaths')    ),    alt.Color('Entity:N', legend=None)).properties(    width=450,    height=320).transform_filter(    alt.datum.Entity != 'All natural disasters')

可视化结果：

Natural Disasters

「样例三」：One Dot Per Zipcode

import altair as altfrom vega_datasets import data # Since the data is more than 5,000 rows we'll import it from a URLsource = data.zipcodes.url alt.Chart(source).transform_calculate(    "leading digit", alt.expr.substring(alt.datum.zip_code, 0, 1)).mark_circle(size=3).encode(    longitude='longitude:Q',    latitude='latitude:Q',    color='leading digit:N',    tooltip='zip_code:N').project(    type='albersUsa').properties(    width=650,    height=400)

One Dot Per Zipcode

更多其他优秀的可视化作品，大家可前往altair官网进行查看

总结

今天我们介绍了一个优秀的Python交互式可视化包-Altair，其丰富的图表类型和灵活的定制化函数，相信一定能够让大家绘制出自己的可视化作品。以上内容只是简单对Altair包绘图过程进行了总结，主要都是我在使用该库进行绘图时所认为的关键步骤，可能有所缺漏，更多内容大家可参考Altair官网。

免责声明：本文系网络转载或改编，未找到原创作者，版权归原作者所有。如涉及版权，请联系删