如何使用 Altair 在 Python 中绘制密度图?
Altair 是 Python 中的一种统计可视化库。该库基于 vega 和 vega-lite javascript 库。此外，我们可以在 Python 中以密度图的形式可视化数据分布。无论我们需要比较不同组之间的变量分布，还是需要可视化分布形状，这些图都很有用。密度图的有用应用包括可视化数据形状、异常值检测、比较分布和模型选择。本文借助 Python 代码演示了密度图。为了更好地理解，我们考虑了一个包含所有步骤的示例。
示例 1:使用 Python 中的 Altair 库绘制密度图。
查找用户的当前位置并在 HTML 页面上显示位置坐标。
代码说明及必要步骤
步骤 1:首先，导入必要的库:
import altair as altr import pandas as pd
步骤 2:加载数据
在本例中，使用"titanic_data"，其中包含有关泰坦尼克号乘客的所有信息。
步骤 3:创建图表对象
Chart = altr.chart(titanic_data)
步骤 4:转换数据。
使用"transform_density"方法计算变量的密度估计。
步骤 5: 添加区域划分。在创建区域图时，我们使用 'mark_area' 方法。
步骤 6: 使用您需要绘制的所有变量对 x 轴进行编码。使用'encode'方法将变量映射到 x 轴。
步骤 7:使用您需要绘制的密度对 y 轴进行'encode'。使用'encode'方法将密度变量映射到 x 轴。
步骤 8:对绘图中需要的颜色变量进行'encode'。变量到绘图颜色的映射将使用编码方法和比例参数映射，颜色为 0 和 1。
步骤 9: 包含 工具提示 信息，而工具提示是一个弹出框，当用户将鼠标悬停在图表或图形上的数据点上时，它就会出现。
步骤 10: 设置图表的 属性。'属性' 方法用于设置图表的标题和大小。
步骤 11: 显示图表。为了演示图表，这里使用了显示方法。
使用 Jupyter Notebook 的 Python 示例代码
下面给出了测试代码，它使用 Python 中的 Altair 生成了泰坦尼克号旅客年龄分布的密度图，并按其生存状态分组。
示例
import altair as altr
import panda as pd
titanic_data = pd.read_csv("https://web.stanford.edu/class/archive/cs/cs109/cs109.1166/stuff/titanic.csv")
# 生成密度图
chart = altr.Chart(titanic_data).transform_density(
density='Age',
as_=['Age', 'density'],
groupby=['Survived'],
extent=[0, 100]
).mark_area(orient='horizontal', opacity=0.5).encode(
x=altr.X('Age:Q', title='Age'),
y=altr.Y('density:Q', title='Density'),
color=altr.Color('Survived:N', scale=altr.Scale(domain=[0, 1], range=['red', 'blue']),
title='Survived'),
tooltip=['Survived:N', 'Age:Q', 'density:Q']
).properties(title='Age Density Plot of Titanic Travellers', width=600, height=300)
# 渲染图表
chart.display()
chart.show()
这里将要描述的不同方法的主要功能已在此代码中使用。
'transform_density':这里使用'transform_density'方法来计算两个变量(例如'age'和'survived'变量)的密度估计。
transform_density 采用了几个参数，例如:
'density'是我们可以计算密度估计的变量。这里是'Age'。
'as_'是两个字符串的列表，用于指定输出变量名称(Age,density)。
'groupby'是两个字符串的列表，用于指定数据组('Survived')。
'extent'有一个值列表，用于描述密度图的值范围。范围是 [0,100]，换句话说，这个密度将计算从 0 岁到 100 岁的年龄。
在计算每个 'survived' 值的 'Age' 密度后，可以比较两组的年龄分布值，并观察是否存在明显差异。最终得到的密度图在 x 轴和 y 轴上说明了两组的年龄值，以及各个旅行者组的不同图。
查看结果 - 示例
要查看结果，请在浏览器中打开 Vega 编辑器。您可以看到泰坦尼克号旅行者的密度图。如果您想知道特定位置的值，现在单击特定位置，可以在弹出框中查看该值。
图 2 使用 Python 中的 Altair 库绘制的泰坦尼克号旅行者数据密度图
图 3 显示泰坦尼克号旅行者密度图中特定点的值
在这篇 Altair 库文章中，我们使用泰坦尼克号旅行者的在线数据制作了密度图。数据分布可以在 Python 的密度图中可视化。
