Python 数据可视化:Altair 使用全解析

ggplot2 是 R 的作图工具包,可以使用非常简单的语句实现非常复杂漂亮的效果。然而不幸的是,ggplot2 并不支持 Python。

在 Python 中,我们常使用 matplotlib 用于可视化图形,matplotlib是一个很强大的可视化库,但是它有着很严重的局限性。matplotlib 的使用非常灵活,这可以说的上是它的一个优点,但是当我们想为图形加一个小小的功能的时候,它的繁琐操作会让我们举步维艰。除此之外,matplotlib 的两种界面(面向对象界面、基于状态的界面)令人相当困惑,对于新手很不友好。即使对于多年使用 matplotlib 的人而言,他们也无法完全掌握这些操作。最后不得不说的是,用 matplotlib 制作交互式图表是一件相当困难的事情。

Altair 是 Vega-Lite 的包装器。Vega-Lite 是 JavaScript 的高级可视化库,它最最重要的特点是,它的API是基于图形语法的。

https://github.com/altair-viz/altair

什么是图形语法呢? 图形语法听起来有点像一个抽象的功能,值得注意的是,它是 Altair 和其他 Python 可视化库之间最主要的区别。Altair 符合我们人类可视化数据的方式和习惯,Altair 只需要三个主要的参数:

基于以上三个参数,Altair 将会选择合理的默认值来显示我们的数据。

Altair 最让人着迷的地方是,它能够合理的选择颜色。如果我们在 Encoding 中指定 变量类型为量化变量 ,那么 Altair 将会使用连续的色标来着色(默认为 浅蓝色-蓝色-深蓝色)。如果 变量类型指定为类别变量 ,那么 Altair 会为每个类别赋予不同的颜色。(例如 红色,黄色,蓝色)

让我们来看一个具体的例子,如下所示,我们组织了6个国家和它们所对应的人口数据,除此之外,还有相应的收入数据:

首先我们绘制每个国家的人口数据:



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