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本篇文章給大家分享的是有關altair可視化庫怎么在python中使用，小編覺得挺實用的，因此分享給大家學習，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。
安裝Altair：
依賴JupyterLab
$ pip install -U altair vega_datasets jupyterlab
導入Altair：
import altair as alt
繪制圖表：
定義數據框
chart = alt.Chart(cars)
定義三個基本方法：數據、標記、編碼
alt.Chart(data).mark_point.encode( encoding_1='column_1', encoding_2='column_2', )
x軸繪制：
alt.Chart(cars).mark_point.encode( x='Miles_per_Gallon' )
x軸和y軸結合繪制：
alt.Chart(cars).mark_line.encode( x='Miles_per_Gallon', y='Horsepower' )
生成圖表：
知識點擴展：
Altair 和圖形語法
Altair 是 Vega-Lite 的包裝器。Vega-Lite 是 JavaScript 的高級可視化庫，它最最重要的特點是，它的API是基于圖形語法的。
什么是圖形語法呢？圖形語法聽起來有點像一個抽象的功能，值得注意的是，它是 Altair 和其他 Python 可視化庫之間最主要的區別。Altair 符合我們人類可視化數據的方式和習慣，Altair 只需要三個主要的參數：
? Mark. 數據在圖形中的表達形式。點、線、柱狀還是圓圈？
? Channels. 決定什么數據應該作為x軸，什么作為y軸；圖形中數據標記的大小和顏色。
? Encoding. 指定數據變量類型。日期變量、量化變量還是類別變量？
基于以上三個參數，Altair 將會選擇合理的默認值來顯示我們的數據。
Altair 最讓人著迷的地方是，它能夠合理的選擇顏色。如果我們在 Encoding 中指定變量類型為量化變量，那么 Altair 將會使用連續的色標來著色（默認為 淺藍色-藍色-深藍色）。如果變量類型指定為類別變量，那么 Altair 會為每個類別賦予不同的顏色。（例如 紅色，黃色，藍色）
以上就是altair可視化庫怎么在python中使用，小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注億速云行業資訊頻道。
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