Altair 是一个基于 Vega-Lite 的 Python 声明式统计可视化库。它允许你通过简洁的 Python 代码创建美观且交互式的可视化图表。
Altair 的优势：
-
• 声明式: 你只需描述你想要的可视化结果，Altair 会自动处理底层细节，例如数据转换、比例尺和坐标系。
-
• 简洁: Altair 的语法简洁易懂，即使是 Python 初学者也能快速上手。
-
• 交互式: Altair 生成的图表是交互式的，用户可以通过鼠标悬停、缩放和平移等操作探索数据。
-
• 美观: Altair 默认使用 Vega-Lite 的主题，生成的图表美观大方。
-
• 可扩展: Altair 可以与其他 Python 库（如 Pandas 和 Jupyter Notebook）集成，方便数据分析和可视化工作流程。
Altair 的基本用法：
-
1. 导入库:
import altair as alt -
2. 加载数据: 可以使用 Pandas DataFrame 或其他数据结构。
-
3. 定义可视化: 使用 Altair 的 API 描述你想要创建的图表类型、数据映射、编码通道等。
-
4. 显示图表: 使用
alt.Chart().mark_...().encode(...)创建图表对象，并使用.interactive()或.display()方法显示图表。
一些常见的 Altair 图表类型：
-
• 散点图:
mark_point() -
• 线图:
mark_line() -
• 条形图:
mark_bar() -
• 直方图:
mark_bar()+alt.X('x', bin=True) -
• 面积图:
mark_area() -
• 热力图:
mark_rect()
Altair 的资源：
-
• 官方网站: https://altair-viz.github.io/
-
• 文档: https://altair-viz.github.io/documentation/
-
• 示例库: https://altair-viz.github.io/gallery/
总结：
Altair 是一个功能强大的 Python 可视化库，它可以帮助你轻松创建美观且交互式的统计图表。如果你正在寻找一个易于使用且功能丰富的可视化工具，Altair 是一个不错的选择。
原文始发于微信公众号（程序员六维）：Altair，一个可视化的python库
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
文章由极客之音整理，本文链接：https://www.bmabk.com/index.php/post/283823.html
