Altair 一个漂亮易用的统计可视化库,甚至可拖动计数!

Altair 是一个基于Jupyter Notebook的强大可视化库。它提供了强大而简洁的可视化语法,使我们能够快速构建各种统计可视化图表。

通过下面10行代码,你就能创建一个可交互的散点图:

import altair as alt

from vega_datasets import data
cars = data.cars()

alt.Chart(cars).mark_point().encode(
    x='Horsepower',
    y='Miles_per_Gallon',
    color='Origin',
).interactive()

1.准备

开始之前,你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上,如果没有,请访问这篇文章:超详细Python安装指南 进行安装。

(可选1) 如果你用Python的目的是数据分析,可以直接安装Anaconda:Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda,它内置了Python和pip.

(可选2) 此外,推荐大家用VSCode编辑器来编写小型Python项目:Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南

Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD),苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal),输入命令安装依赖:

pip install altair vega_datasets

2.Altair 基本使用

Altair 中的数据是围绕 Pandas Dataframe 构建的。

我们首先导入 Pandas 并创建一个简单的 DataFrame 以进行可视化,a 列中有一个分类变量,b 列有一个数值变量:

import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'a': list('CCCDDDEEE'),
                     'b': [2, 7, 4, 1, 2, 6, 8, 4, 7]})

Altair 中的基本对象是Chart,它将上述的数据作为单个参数:

import altair as alt
chart = alt.Chart(data)

到目前为止,我们已经定义了 Chart 对象,但是我们还没有告诉图表对数据任何事情。接下来会出现。

有了这个图表对象,我们现在可以指定我们希望如何可视化数据,比如作为点:

alt.Chart(data).mark_point()

然后对数据进行编码,比如指定 a 列为x,b列为y:

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

效果如下:

如果你希望聚合求得某列得平均值,你还可以这么做:

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

如果你希望使用柱状图,只需要把mark_point改为mark_bar:

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

还可以获得水平柱状图,我们只需要把x和y对调一下:

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

除了点状图和柱状图,Altair 还支持几十种图表类型:

更多的图表类型请在官网查看:

https://altair-viz.github.io/gallery/index.html

3.高级使用

你可以给图表自定义你喜欢的颜色和对应的横坐标纵坐标标题:

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

你还可以将图表保存为HTML:

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

如果你希望能够通过区间选择数据点并计数,你可以这么做:

import altair as alt
from vega_datasets import data

source = data.cars()

brush = alt.selection(type='interval')

points = alt.Chart(source).mark_point().encode(
    x='Horsepower',
    y='Miles_per_Gallon',
    color=alt.condition(brush, 'Origin', alt.value('lightgray'))
).add_selection(
    brush
)

bars = alt.Chart(source).mark_bar().encode(
    y='Origin',
    color='Origin',
    x='count(Origin)'
).transform_filter(
    brush
)

points & bars

跟牛逼的是,Altair还可以做多图表联动:

# 公众号:Python实用宝典 整合
import altair as alt
from vega_datasets import data

cars = data.cars.url
brush = alt.selection_interval()

chart = alt.Chart(cars).mark_point().encode(
    y='Horsepower:Q',
    color=alt.condition(brush, 'Origin:N', alt.value('lightgray'))
).properties(
    width=250,
    height=250
).add_selection(
    brush
)

chart.encode(x='Acceleration:Q') | chart.encode(x='Miles_per_Gallon:Q')

左边圈起来的 Acceleration 数据点,右边会对应显示其 Miles_per_Gallon 数据点:

除了这些,Altair还有更多的交互功能,比如选择框拖动、比例绑定、自动响应、表达式选择等等,你可以阅读 Altair 官网学习并使用:

https://altair-viz.github.io/user_guide/interactions.html

我们的文章到此就结束啦,如果你喜欢今天的 Python 教程,请持续关注Python实用宝典。

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