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作为六大python可视化库,基本上学会都是可以通吃任何领域的存在,本章要给大家介绍的Altair就是其中之一的可视化库,能够将数据转化为非常直观的图片,让我们更加清晰的认知数据之前直观的联系,俨然已经成为可视化库中的新星,好啦,下面就让我们详细了解下这个荣获众多粉丝的可视化库的使用技巧吧。

安装Altair:

依赖JupyterLab

$ pip install -U altair vega_datasets jupyterlab

导入Altair:

import altair as alt

绘制图表:

定义数据框

chart = alt.Chart(cars)

定义三个基本方法:数据、标记、编码

alt.Chart(data).mark_point.encode(
encoding_1='column_1',
encoding_2='column_2',
)

x轴绘制:

alt.Chart(cars).mark_point.encode(
x='Miles_per_Gallon'
)

x轴和y轴结合绘制:

alt.Chart(cars).mark_line.encode(
x='Miles_per_Gallon',
y='Horsepower'
)

生成图表:

python中altair可视化库实例用法

知识点扩展:

Altair 和图形语法

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。
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:

• Mark. 数据在图形中的表达形式。点、线、柱状还是圆圈?
• Channels. 决定什么数据应该作为x轴,什么作为y轴;图形中数据标记的大小和颜色。
• Encoding. 指定数据变量类型。日期变量、量化变量还是类别变量?

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)

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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。