Visualización de datos de Python: Altair utiliza análisis completo
ggplot2 es un conjunto de herramientas de dibujo para R que puede utilizar declaraciones muy simples para lograr efectos muy complejos y hermosos. Lamentablemente, ggplot2 no es compatible con Python.
En Python, a menudo usamos matplotlib para gráficos visuales. matplotlib es una biblioteca de visualización muy poderosa, pero tiene serias limitaciones. El uso de matplotlib es muy flexible, lo que se puede decir que es una de sus ventajas. Sin embargo, cuando queremos agregar una pequeña función a los gráficos, sus operaciones engorrosas nos lo pondrán difícil. Además, las dos interfaces de matplotlib (interfaz orientada a objetos, interfaz basada en estados) son bastante confusas y poco amigables para los principiantes. Incluso las personas que han usado matplotlib durante muchos años no comprenden completamente estas operaciones. Finalmente, debo decir que hacer gráficos interactivos con matplotlib es bastante difícil.
Altair es un envoltorio para Vega-Lite. Vega-Lite es una biblioteca de visualización de alto nivel para JavaScript. Su característica más importante es que su API se basa en la sintaxis de gráficos.
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¿Qué es la sintaxis gráfica? La sintaxis de gráficos suena como una característica abstracta y vale la pena señalar que es la principal diferencia entre Altair y otras bibliotecas de visualización de Python. Altair se ajusta a nuestras formas y hábitos humanos de visualizar datos. Altair solo requiere tres parámetros principales:
Según los tres parámetros anteriores, Altair elegirá valores predeterminados razonables para mostrar nuestros datos.
Lo más fascinante de Altair es su capacidad para elegir los colores de forma racional. Si especificamos el tipo de variable como una variable cuantificada en Codificación, Altair usará una escala de color continua para colorear (el valor predeterminado es azul claro-azul-azul oscuro). Si el tipo de variable se especifica como variable categórica, Altair asigna un color diferente a cada categoría. (Por ejemplo, rojo, amarillo, azul)
Veamos un ejemplo específico, como se muestra a continuación, hemos organizado 6 países y sus datos de población correspondientes. Además, hay datos de ingresos correspondientes: <. /p>
Primero trazamos los datos de población de cada país: