本篇文章給大家分享的是有關(guān)altair可視化庫怎么在python中使用，小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家學(xué)習(xí)，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。

創(chuàng)新互聯(lián)長(zhǎng)期為千余家客戶提供的網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)，團(tuán)隊(duì)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)10年，關(guān)注不同地域、不同群體，并針對(duì)不同對(duì)象提供差異化的產(chǎn)品和服務(wù)；打造開放共贏平臺(tái)，與合作伙伴共同營(yíng)造健康的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)環(huán)境。為青田企業(yè)提供專業(yè)的成都做網(wǎng)站、網(wǎng)站設(shè)計(jì)，青田網(wǎng)站改版等技術(shù)服務(wù)。擁有10余年豐富建站經(jīng)驗(yàn)和眾多成功案例,為您定制開發(fā)。

安裝Altair：

依賴JupyterLab

$ pip install -U altair vega_datasets jupyterlab

導(dǎo)入Altair：

import altair as alt

繪制圖表：

定義數(shù)據(jù)框

chart = alt.Chart(cars)

定義三個(gè)基本方法：數(shù)據(jù)、標(biāo)記、編碼

alt.Chart(data).mark_point.encode(
encoding_1='column_1',
encoding_2='column_2',
)

x軸繪制：

alt.Chart(cars).mark_point.encode(
x='Miles_per_Gallon'
)

x軸和y軸結(jié)合繪制：

alt.Chart(cars).mark_line.encode(
x='Miles_per_Gallon',
y='Horsepower'
)

生成圖表：

知識(shí)點(diǎn)擴(kuò)展：

Altair 和圖形語法

Altair 是 Vega-Lite 的包裝器。Vega-Lite 是 JavaScript 的高級(jí)可視化庫，它最最重要的特點(diǎn)是，它的API是基于圖形語法的。
什么是圖形語法呢？圖形語法聽起來有點(diǎn)像一個(gè)抽象的功能，值得注意的是，它是 Altair 和其他 Python 可視化庫之間最主要的區(qū)別。Altair 符合我們?nèi)祟惪梢暬瘮?shù)據(jù)的方式和習(xí)慣，Altair 只需要三個(gè)主要的參數(shù)：

? Mark. 數(shù)據(jù)在圖形中的表達(dá)形式。點(diǎn)、線、柱狀還是圓圈？
? Channels. 決定什么數(shù)據(jù)應(yīng)該作為x軸，什么作為y軸；圖形中數(shù)據(jù)標(biāo)記的大小和顏色。
? Encoding. 指定數(shù)據(jù)變量類型。日期變量、量化變量還是類別變量？

基于以上三個(gè)參數(shù)，Altair 將會(huì)選擇合理的默認(rèn)值來顯示我們的數(shù)據(jù)。

Altair 最讓人著迷的地方是，它能夠合理的選擇顏色。如果我們?cè)?Encoding 中指定變量類型為量化變量，那么 Altair 將會(huì)使用連續(xù)的色標(biāo)來著色（默認(rèn)為 淺藍(lán)色-藍(lán)色-深藍(lán)色）。如果變量類型指定為類別變量，那么 Altair 會(huì)為每個(gè)類別賦予不同的顏色。（例如 紅色，黃色，藍(lán)色）

以上就是altair可視化庫怎么在python中使用，小編相信有部分知識(shí)點(diǎn)可能是我們?nèi)粘９ぷ鲿?huì)見到或用到的。希望你能通過這篇文章學(xué)到更多知識(shí)。更多詳情敬請(qǐng)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

本文標(biāo)題：altair可視化庫怎么在python中使用-創(chuàng)新互聯(lián)
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