Odottamattomien piirustusvirheiden korjaaminen Altairissa Python-visualisoinneille

Plot Display -ongelmien vianmääritys Altairissa

Altair on Pythonissa suosittu deklaratiivinen visualisointikirjasto, joka tunnetaan erityisesti tiiviistä ja tyylikkäästä koodistaan. Jopa yksinkertaisimmissa tietojoukoissa voi kuitenkin tapahtua virheitä, jotka johtavat odottamattomiin näyttöongelmiin. Yksi tällainen ongelma sisältää geospatiaalisen datan piirtämisen satunnaisten leveys- ja pituusastearvojen avulla.

Tässä artikkelissa tutkimme tiettyä ongelmaa, joka havaittiin piirtäessämme karttamaista visualisointia Altairissa. Vaikka koodi näyttää oikealta, VSCode tuottaa outo virheen, jota on vaikea ratkaista. Tavoitteena on ymmärtää, miksi näin tapahtuu ja miten se ratkaistaan.

Käytetty tietojoukko sisältää leveys- ja pituuskoordinaatit sekä lisätiedot, kuten kuukauden ja kuponkien määrät. Vaikka tiedot näyttävät olevan hyvin jäsennelty, kaavio hahmontuu väärin huolimatta näennäisesti sopivien parametrien käytöstä. Tämä luo esteen käyttäjille, jotka yrittävät visualisoida tiedot oikein.

Koodin ja siihen liittyvien tietotyyppien yksityiskohtaisen analyysin avulla tunnistamme virheen perimmäisen syyn ja annamme vaiheittaiset ohjeet tämän Altairin piirtämisongelman korjaamiseen. Olitpa uusi tietojen visualisoinnin parissa tai kokenut käyttäjä, tämä opas auttaa sinua välttämään yleisiä sudenkuoppia.

Altairin piirtämisvirheiden ymmärtäminen ja vianmääritys

Yllä olevassa esimerkissä käytämme Altairia geospatiaalisen datapisteiden piirtämiseen karttamaiseen visualisointiin käyttämällä satunnaisesti luotuja leveys- ja pituusastearvoja. Tämän visualisoinnin ensisijainen tarkoitus on näyttää tositteet jaettuna eri kuukausille käyttämällä erilaisia ​​parametreja, kuten merkkien kokoa edustamaan tositteiden määrää. Yksi tällaisten tietojen piirtämisen tärkeimmistä haasteista on varmistaa, että päällekkäiset pisteet (lähellä leveys- ja pituusasteet) eivät sotke kaaviota, minkä vuoksi värinää otetaan käyttöön.

Skripti alkaa luomalla satunnaisia ​​leveys- ja pituusastetietoja käyttämällä nuhjuinensatunnaislukufunktiot. Nämä toiminnot simuloivat maantieteellisiä tietoja ja yhdessä niiden kanssa pandat, nämä tiedot on järjestetty DataFrame-kehykseen käsittelyn helpottamiseksi. Käyttämällä mark_circle() Altairissa jokainen datapiste esitetään visuaalisesti ympyränä kartalla. Ympyrät on mitoitettu käyttämällä alt.Size() koodaus, joka skaalaa ne paikkakohtaisten tositteiden lukumäärän mukaan, mikä auttaa katsojaa helposti tulkitsemaan kuhunkin tietopisteeseen liittyvän määrän.

Yksi yleinen ongelma on kuitenkin se, että datapisteet, joilla on hyvin läheiset tai identtiset koordinaatit, voivat mennä päällekkäin, mikä tekee visualisoinnista vähemmän selkeää. Tämän ratkaisemiseksi toinen lähestymistapa ottaa käyttöön värinää, jossa pieni satunnaissiirtymä sovelletaan sekä leveys- että pituusasteen arvoihin. Tämä tekee jokaisesta pisteestä hieman erilaisen ja auttaa välttämään päällekkäisyyksiä. Lisäämällä värinäarvot uusiksi kentiksi DataFrame-kehykseen, Altair voi piirtää nämä muutetut koordinaatit alkuperäisten sijasta, mikä varmistaa luettavamman visualisoinnin tinkimättä tietojen tarkkuudesta.

Skripti sisältää myös yksikkötestejä käyttäen yksikkötesti kirjasto tarkistaaksesi piirtokoodin toimivuuden. Testitapaus tarkistaa, onko Altair-kaavio oikein toteutettu ja toimiiko tärinälogiikka odotetulla tavalla. Tämä visualisoinnin ja testauksen yhdistelmä varmistaa, että ratkaisu ei ole pelkästään visuaalisesti tehokas, vaan myös luotettava ja ylläpidettävä pitkällä aikavälillä. Lisätään työkaluvihjeitä kaavioon parantaa entisestään käytettävyyttä tarjoamalla yksityiskohtaista tietoa kustakin pisteestä, jolloin käyttäjät voivat nopeasti tarkistaa taustalla olevat tiedot.

import altair as alt
import pandas as pd
import numpy as np
# Generate random data for plottinglats = np.random.uniform(51.5, 51.6, 100)
lons = np.random.uniform(-0.1, 0.1, 100)
months = np.arange(1, 13)
vouchers = np.random.randint(1, 100, 100)
# Create DataFrametest_df = pd.DataFrame({'lat': lats, 'lon': lons, 'month': np.random.choice(months, 100), 'vouchers': vouchers})
# Plot using Altair with correct encodingchart = alt.Chart(test_df).mark_circle().encode(
    longitude='lon:Q',
    latitude='lat:Q',
    size='vouchers:Q',
    color='month:N',
    tooltip=['lat', 'lon', 'vouchers']
)
chart.show()

import altair as alt
import pandas as pd
import numpy as np
# Adding jitter to avoid overlapping points
test_df['lat_jittered'] = test_df['lat'] + np.random.uniform(-0.001, 0.001, len(test_df))
test_df['lon_jittered'] = test_df['lon'] + np.random.uniform(-0.001, 0.001, len(test_df))
# Plot with jittered coordinateschart_jittered = alt.Chart(test_df).mark_circle().encode(
    longitude='lon_jittered:Q',
    latitude='lat_jittered:Q',
    size=alt.Size('vouchers:Q', scale=alt.Scale(range=[0, 1000]), legend=None),
    color=alt.value('blue'),
    tooltip=['lat_jittered', 'lon_jittered', 'vouchers']
)
chart_jittered.show()

import unittest
import altair as alt
import pandas as pd
import numpy as np
class TestAltairPlots(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.test_df = pd.DataFrame({'lat': np.random.uniform(51.5, 51.6, 100),
                                     'lon': np.random.uniform(-0.1, 0.1, 100),
                                     'vouchers': np.random.randint(1, 100, 100)})
    def test_plot_creation(self):
        chart = alt.Chart(self.test_df).mark_circle().encode(
            longitude='lon:Q', latitude='lat:Q', size='vouchers:Q')
        self.assertTrue(chart is not None)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

Altairin joustavuuden tutkiminen tietojen visualisoinnissa

Yksi tärkeä näkökohta työskentelyssä Altairin kanssa on sen kyky käsitellä saumattomasti monimutkaisia ​​tietojoukkoja säilyttäen samalla yksinkertaisen ja deklaratiivisen lähestymistavan tietojen visualisointiin. Altair käyttää Vega-Lite kielioppi, jonka avulla käyttäjät voivat rakentaa interaktiivisia visualisointeja yhdistämällä tietokentät visuaalisiin ominaisuuksiin, kuten väriin, kokoon ja muotoon. Tämä tekee Altairista tehokkaan työkalun oivaltavien visualisointien nopeaan luomiseen raakatiedoista, erityisesti tapauksissa, joissa kyseessä on maantieteellinen piirtäminen tai useita luokkia.

Toinen Altairin kriittinen ominaisuus on sen tuki interaktiivisuus. Käyttämällä sisäänrakennettuja toimintoja, kuten valintoja, käyttäjät voivat helposti suodattaa ja korostaa tietoja kaaviosta. Tämä on erittäin hyödyllistä geospatiaalisen datan tutkimisessa, jossa tietyn alueen tai aikakehyksen valitseminen voi tarjota syvempiä näkemyksiä. Vuorovaikutteisuuden ansiosta käyttäjät voivat myös syventyä dataan yhdistämällä valinnat muunnoksilla, jolloin on mahdollista lisätä dynaamisia elementtejä, kuten zoomaus- tai panorointisäätimiä tai mukautettuja työkaluvihjeitä.

Käsiteltäessä monimutkaisia ​​visualisointeja, kuten käsittelemäämme karttaa, on välttämätöntä hallita mahdollisia virheitä tai näyttöongelmia. Joskus nämä virheet johtuvat virheellisestä tietojen koodauksesta tai tietotyypeistä, joita ei tueta. Varmista, että piirrettävä data on oikeaa tyyppiä (esim. määrällinen numeerisia arvoja varten tai nimellinen kategorisille arvoille) on kriittinen tarkkojen visualisointien tuottamiseksi. Tietomuotojen oikea käsittely ja lisääminen virheiden käsittely voit säästää huomattavasti aikaa ja vaivaa virheenkorjauksessa.