如何在Python中使用Altair绘制密度图？

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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，这些图都非常有用。密度图的有用应用，例如可视化数据形状、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，我们考虑以下示例，其中包含所有步骤。

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。

必要的步骤及代码解释

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，使用的是“titanic_data”，其中包含泰坦尼克号乘客的所有信息。

步骤3：创建一个图表对象

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：添加区域分界线。在创建区域图时，我们使用‘mark_area’方法。

步骤6：使用‘encode’方法将需要绘制的所有变量编码到x轴上。变量需要映射到x轴。

步骤7：使用‘encode’方法将需要绘制的密度编码到y轴上。密度变量需要映射到y轴。

步骤8：使用‘encode’方法和scale参数映射颜色0和1，对图中需要的颜色变量进行编码。变量需要映射到图的颜色。

步骤9：包含工具提示信息，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出现。

步骤10：设置图表的属性。‘Properties’方法用于设置图表的标题和大小。

步骤11：显示图表。为了显示图表，这里使用了display方法。

使用Jupyter Notebook的Python示例代码

下面给出了经过测试的代码，它使用Python中的Altair生成泰坦尼克号旅客年龄分布的密度图，并按生存状态分组。

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")
# Generate the density plot 
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) 
# Render the chart
 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接受几个参数，例如：

• ‘density’是我们可以计算密度估计的变量。这里它是‘Age’。

• ‘as_’是一个包含两个字符串的列表，指定输出变量名称(Age,density)。

• ‘groupby’是一个包含两个字符串的列表，指定数据组 (‘Survived’)。

• ‘extent’包含一个值列表，表示密度图的值范围。范围是[0,100]，换句话说，这个密度将计算0到100岁年龄段的年龄。

计算每个‘survived’值的‘Age’密度后，可以比较两组年龄分布的值，并观察是否存在明显的差异。最终生成的密度图说明了x轴和y轴上两组旅客的年龄值，以及单个旅客组的不同图。

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客的密度图。如果要了解特定位置的值，现在单击特定位置，可以在弹出框中看到该值。

图2 使用Python中的Altair库绘制的泰坦尼克号旅客数据的密度图

图3 显示泰坦尼克号旅客密度图中特定点的值

在这篇关于Altair库的文章中，我们使用泰坦尼克号旅客的在线数据绘制了密度图。可以在Python中的密度图中可视化数据分布。