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做任何事情。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。
有任何问题，可以在公众号后台回复：加群，回答相应验证信息，进入互助群询问。
原创不易，希望你能在下面点个赞和在看支持我继续创作，谢谢！
Python实用宝典 ( pythondict.com )
不只是一个宝典
欢迎关注公众号：Python实用宝典
