Altair是基于Vega-Lite的Python下的声明式统计可视化库。
通过Altair，可以将更多的时间花在理解数据及其含义上。Altair的API非常简单和友好，它基于Vega-Lite可视化语法构建，这使得可以使用少量的代码构造出优雅高效的可视化结果。
Altair的安装
最简单的安装方式无疑是使用pip进行安装：
pip install altair
Altair的使用
输入数据
Altair内部使用的数据以Pandas中的Dataframe格式存储，但有以下三种方式传入：
- 以Pandas的DataFrame格式传入；
data = pd.DataFrame({'x': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], 'y': [5, 3, 6, 7, 2]}) - 以Data对象传入；
data = alt.Data(values=[{'x': 'A', 'y': 5}, {'x': 'B', 'y': 3}, {'x': 'C', 'y': 6}, {'x': 'D', 'y': 7}, {'x': 'E', 'y': 2}]) - 以指向csv或json文本的url传入；
data = 'https://vega.github.io/vega-datasets/data/cars.json'
最终数据将作为Chart、LayeredChart或FacetedChart对象的第一个参数传入。
图形选择
定义好数据之后，首先需要做的就是选择需要显示的图形，即将数据以何种形式显示，目前Altair中有如下几种类型可供选择：
| Mark Name | Method | Description |
|---|---|---|
| area | mark_area() | A filled area plot. |
| bar | mark_bar() | A bar plot. |
| circle | mark_circle() | A scatter plot with filled circles. |
| line | mark_line() | A line plot. |
| point | mark_point() | A scatter plot with configurable point shapes. |
| rule | mark_rule() | A vertical or horizontal line spanning the axis. |
| square | mark_square() | A scatter plot with filled squares. |
| text | mark_text() | A scatter plot with points represented by text |
| tick | mark_tick() | A vertical or horizontal tick mark. |
编码方式
编码方式定义了图片显示的各种属性，如每个图片的位置，图片轴的属性等：
通道选择
位置通道定义了图片中位置相关的属性：
| Channel | Altair Class | Description |
|---|---|---|
| column | Column | The column of a faceted plot |
| row | Row | The row of a faceted plot |
| x | X | The x-axis value |
| y | Y | The y-axis value |
通道描述：
| Channel | Altair Class | Description |
|---|---|---|
| color | Color | The color of the mark |
| opacity | Opacity | The opacity of the mark |
| shape | Shape | The shape of the mark |
| size | Size | The size of the mark |
通道排序：
| Channel | Altair Class | Description |
|---|---|---|
| order | Order | - |
| path | Path | - |
通道域信息：
| Channel | Altair Class | Description |
|---|---|---|
| text | Text | The text to display at each mark |
| detail | Detail | Additional level of detail for a grouping, without mapping to any particular channel |
| label | Label | – |
数据类型
定义数据如何在图片中显示：
| Data Type | Shorthand Code | Description |
|---|---|---|
| quantitative | Q | a continuous real-valued quantity |
| ordinal | O | a discrete ordered quantity |
| nominal | N | a discrete unordered category |
| temporal | T | a time or date value |
分类与聚合
| Aggregate | Description |
|---|---|
| sum | Sum of values |
| mean | Arithmetic mean of values |
| average | Arithmetic mean of values |
| count | Total number of values |
| distinct | Number of distinct values |
| variance | Variance of values |
| variancep | ?? |
| stdev | Standard Deviation of values |
| stdevp | ?? |
| median | Median of values |
| q1 | First quartile of values |
| q3 | Third quartile of values |
| modeskew | ?? |
| min | Minimum value |
| max | Maximum value |
| argmin | Index of minimum value |
| argmax | Index of maximum value |
| values | ?? |
| valid | ?? |
| missing | ?? |
分类与聚合定义了数据在显示之前的处理方式：
| Aggregate | Description |
|---|---|
| sum | Sum of values |
| mean | Arithmetic mean of values |
| average | Arithmetic mean of values |
| count | Total number of values |
| distinct | Number of distinct values |
| variance | Variance of values |
| variancep | ?? |
| stdev | Standard Deviation of values |
| stdevp | ?? |
| median | Median of values |
| q1 | First quartile of values |
| q3 | Third quartile of values |
| modeskew | ?? |
| min | Minimum value |
| max | Maximum value |
| argmin | Index of minimum value |
| argmax | Index of maximum value |
| values | ?? |
| valid | ?? |
| missing | ?? |
简写方式
一些常用的属性值可以简写：
| Shorthand | Equivalent long-form |
|---|---|
| x='name' | X('name') |
| x='name:Q' | X('name', type='quantitative') |
| x='sum(name)' | X('name', aggregate='sum') |
| x='sum(name):Q' | X('name', aggregate='sum', type='quantitative') |
数据展示
Jupyter展示
本质上Altair只是将数据转换为Vega-Lite所使用的Json格式，可以通过如下方式查看：
print(chart.to_json(indent=2))
通常情况下都是在Jupyter中展示数据：
c = alt.Chart(...)
c
或者使用IPython的display()方法进行展示：
c = alt.Chart(...)
display(c)
或者：
c = alt.Chart(...)
c.display()
WebServer展示
通过Web方式展示如下：
chart.serve()
存储为图片
目前Altair不支持存储为图片，要将其存储为图片则需要使用到Nodejs的包。
存储为HTML文件
具体代码如下：
chart.savechart('plot.html')
其他表现形式
Altair图标可以表示为HTML、Python字典、Json对象和Altair的chart，在这些对象之间转换的函数有：
- Chart.to_dict() / Chart.from_dict()
- Chart.to_json() / Chart.from_json()
- Chart.to_html()
- Chart.to_python()
相关资源
- Altair源码：
https://github.com/altair-viz/altair - Altair文档：
https://altair-viz.github.io/ - Vega-Lite源码：
https://github.com/vega/vega-lite - Vega-Lite文档：
https://vega.github.io/vega-lite/
