Altair#
Altair ist eine deklarative statistische Visualisierungsbibliothek für Python, die auf Vega und Vega-Lite basiert.
See also:
Installation#
$ pipenv install altair
Altair hat die folgenden Abhängigkeiten, die automatisch mit dem oben genannten Installationsbefehl installiert werden:
Beispiel#
Hier ist ein Beispiel für die Verwendung der Altair-API zur schnellen Visualisierung eines Datensatzes mit einem interaktiven Streudiagramm:
Import
[1]:
import altair as alt
Laden eines einfachen Datensets als pandas DataFrame
[2]:
from vega_datasets import data
cars = data.cars()
[3]:
cars.head()
[3]:
| Name | Miles_per_Gallon | Cylinders | Displacement | Horsepower | Weight_in_lbs | Acceleration | Year | Origin | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | chevrolet chevelle malibu | 18.0 | 8 | 307.0 | 130.0 | 3504 | 12.0 | 1970-01-01 | USA |
| 1 | buick skylark 320 | 15.0 | 8 | 350.0 | 165.0 | 3693 | 11.5 | 1970-01-01 | USA |
| 2 | plymouth satellite | 18.0 | 8 | 318.0 | 150.0 | 3436 | 11.0 | 1970-01-01 | USA |
| 3 | amc rebel sst | 16.0 | 8 | 304.0 | 150.0 | 3433 | 12.0 | 1970-01-01 | USA |
| 4 | ford torino | 17.0 | 8 | 302.0 | 140.0 | 3449 | 10.5 | 1970-01-01 | USA |
Erstellen eines interaktiven Streudiagramms
[4]:
alt.Chart(cars).mark_point().encode(
x="Horsepower",
y="Miles_per_Gallon",
color="Origin",
).interactive()
[4]:
Die wesentliche Idee besteht darin, dass ihr Verknüpfungen zwischen Datenspalten und visuellen Dimensionen wie der x-Achse, der y-Achse, der Farbe usw. deklarieren könnt. Die restlichen Details der Darstellung werden automatisch gehandhabt. Aufbauend auf dieser deklarativen Plot-Idee lässt sich mit einer relativ prägnanten Grammatik eine erstaunliche Bandbreite von einfachen bis hin zu anspruchsvollen Plots und Visualisierungen erstellen.