探索Altair：Python中的可视化利器

Altair 是一款声明式统计可视化库，以其强大而简洁的可视化语法著称，可以帮助你快速构建各种可视化效果。

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

优势在于其 API 特性，可以与 pandas dataframe 集成，使你能更好地理解数据。Altair 可用于创建多种美观的图表，如条形图、饼图、直方图、散点图等。

初体验

库的安装

你可以使用以下命令之一进行安装：

<code>pip install altair</code>

或者：

<code>conda install altair -c conda-forge</code>

示例

今天，我们将学习如何使用 Altair 创建交互式散点图。交互式绘图可以提供比标准绘图更多的信息，并增加了可视化的灵活性。我们将使用的数据集来自 。
http://insideairbnb.com/get-the-data/

首先，我们需要对数据进行处理。价格列以对象数据类型存储，我们需要将其转换为数字格式：

<code>df.loc[:, "price"] = df.loc[:, "price"].str[1:].str.replace(",","").astype("float") df = df[df["price"] < 1000]</code>

散点图

散点图通常用于可视化两个连续变量之间的关系。我们可以创建散点图来检查“住宿”列和“价格”列之间的关系。

<code>alt.Chart(df).mark_circle(size=50).encode( alt.X("accommodates"), alt.Y("price"), alt.Color("room_type", legend=alt.Legend( title="Room Type", orient='left', titleFontSize=15, labelFontSize=13) ) ).properties( height=350, width=500 ).configure_axis( titleFontSize=20, labelFontSize=15 )</code>

交互功能

交互功能允许放大和缩小绘图。我们可以通过添加 size 属性来增强前面示例中的绘图：

<code>alt.Chart(df.sample(100)).mark_circle(size=50).encode( alt.X("accommodates"), alt.Y("reviews_per_month"), alt.Color("room_type", legend=alt.Legend( title="Room Type", orient='left', titleFontSize=15, labelFontSize=13) ), alt.Size("price", legend=alt.Legend( title="Price", orient='left', titleFontSize=15, labelFontSize=13)) ).properties( height=350, width=500 ).configure_axis( titleFontSize=20, labelFontSize=15 ).interactive()</code>

互动图例

交互性也可用于制作更多信息和功能的绘图。例如，我们可以通过将图例用作过滤器来增强交互性：

<code>selection = alt.selection_multi(fields=['room_type'], bind='legend') alt.Chart(df).mark_circle(size=50).encode( alt.X("accommodates"), alt.Y("price"), alt.Color("room_type", legend=alt.Legend( title="Room Type", orient='left', titleFontSize=15, labelFontSize=13) ), opacity=alt.condition(selection, alt.value(1), alt.value(0)) ).properties( height=350, width=500 ).configure_axis( titleFontSize=20, labelFontSize=15 ).add_selection( selection )</code>

Altair 在交互组件方面还有更多功能。一旦你了解了交互性的概念（例如选择、绑定和条件），你就可以创建令人惊叹的数据可视化效果。