Memperbaiki Kesalahan Plotting Tak Terduga di Altair untuk Visualisasi Python

Memecahkan Masalah Tampilan Plot di Altair

Altair adalah perpustakaan visualisasi deklaratif populer dengan Python, terutama dikenal karena kodenya yang ringkas dan elegan. Namun, bahkan dengan kumpulan data yang paling sederhana sekalipun, kesalahan dapat terjadi, yang menyebabkan masalah tampilan yang tidak terduga. Salah satu masalah tersebut melibatkan pembuatan plot data geospasial menggunakan nilai garis lintang dan garis bujur yang acak.

Dalam artikel ini, kita akan mengeksplorasi masalah spesifik yang dihadapi saat membuat visualisasi seperti peta di Altair. Meskipun kodenya tampak benar, keluaran di VSCode menghasilkan kesalahan aneh yang sulit dipecahkan. Tujuannya adalah untuk memahami mengapa hal ini terjadi dan bagaimana mengatasinya.

Kumpulan data yang digunakan mencakup koordinat lintang dan bujur, serta informasi tambahan seperti bulan dan jumlah voucher. Meskipun data tampak terstruktur dengan baik, diagram ditampilkan secara tidak benar, meskipun menggunakan parameter yang tampaknya sesuai. Hal ini menciptakan hambatan bagi pengguna yang mencoba memvisualisasikan data dengan benar.

Melalui analisis mendetail terhadap kode dan tipe data yang terlibat, kami akan mengidentifikasi akar penyebab kesalahan dan memberikan panduan langkah demi langkah tentang cara memperbaiki masalah plot Altair ini. Baik Anda baru mengenal visualisasi data atau pengguna berpengalaman, panduan ini akan membantu Anda menghindari kesalahan umum.

Memahami dan Mengatasi Masalah Kesalahan Plotting Altair

Pada contoh di atas, kami menggunakan Altair untuk memplot titik data geospasial pada visualisasi seperti peta, menggunakan nilai lintang dan bujur yang dihasilkan secara acak. Tujuan utama visualisasi ini adalah untuk menampilkan voucher yang didistribusikan pada bulan berbeda, menggunakan berbagai parameter seperti ukuran penanda untuk mewakili jumlah voucher. Salah satu tantangan utama yang dihadapi ketika merencanakan data tersebut adalah memastikan bahwa titik-titik yang tumpang tindih (untuk garis lintang dan garis bujur yang dekat) tidak mengacaukan grafik, itulah sebabnya timbul jittering.

Skrip dimulai dengan menghasilkan data lintang dan bujur secara acak menggunakan numpyfungsi bilangan acak. Fungsi-fungsi ini mensimulasikan data geografis, dan bersamaan dengan panda, data ini disusun ke dalam DataFrame untuk memudahkan penanganan. Dengan menggunakan tandai_lingkaran() di Altair, setiap titik data secara visual direpresentasikan sebagai lingkaran di peta. Lingkaran diukur menggunakan alt.Ukuran() pengkodean, yang menskalakannya berdasarkan jumlah voucher per lokasi, membantu pemirsa dengan mudah menafsirkan kuantitas yang terkait dengan setiap titik data.

Namun, satu masalah umum adalah titik data dengan koordinat yang sangat dekat atau identik dapat tumpang tindih, sehingga membuat visualisasi menjadi kurang jelas. Untuk mengatasi hal ini, pendekatan kedua memperkenalkan jittering, di mana offset acak kecil diterapkan pada nilai garis lintang dan garis bujur. Hal ini membuat setiap poin sedikit berbeda dan membantu menghindari tumpang tindih. Dengan menambahkan nilai-nilai yang bergetar sebagai bidang baru di DataFrame, Altair dapat memplot koordinat yang diubah ini alih-alih koordinat aslinya, memastikan visualisasi yang lebih mudah dibaca tanpa mengorbankan keakuratan data.

Skrip ini juga menyertakan pengujian unit menggunakan paling unit perpustakaan untuk memverifikasi fungsionalitas kode plot. Kasus uji memeriksa apakah bagan Altair dibuat dengan benar dan apakah logika jittering berfungsi seperti yang diharapkan. Kombinasi visualisasi dan pengujian ini memastikan bahwa solusi tersebut tidak hanya efektif secara visual namun juga dapat diandalkan dan dapat dipelihara dalam jangka panjang. Menambahkan keterangan alat ke bagan semakin meningkatkan kegunaan dengan memberikan informasi mendetail tentang setiap titik saat diarahkan, memberikan pengguna cara cepat untuk memeriksa data yang mendasarinya.

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()

Menjelajahi Fleksibilitas Altair dalam Visualisasi Data

Salah satu aspek penting dalam bekerja dengan Altair adalah kemampuannya menangani kumpulan data kompleks dengan lancar sambil mempertahankan pendekatan visualisasi data yang sederhana dan deklaratif. Altair menggunakan Vega-Lite tata bahasa, yang memungkinkan pengguna membuat visualisasi interaktif dengan memetakan bidang data ke properti visual seperti warna, ukuran, dan bentuk. Hal ini menjadikan Altair alat yang ampuh untuk dengan cepat menghasilkan visualisasi mendalam dari data mentah, terutama jika melibatkan plot geografis atau beberapa kategori.

Fitur penting lainnya dari Altair adalah dukungannya interaktivitas. Dengan menggunakan fungsi bawaan seperti pilihan, pengguna dapat dengan mudah memfilter dan menyorot data pada grafik. Hal ini sangat berguna untuk mengeksplorasi data geospasial, dimana memilih wilayah atau kerangka waktu tertentu dapat memberikan wawasan yang lebih mendalam. Interaktivitas juga memungkinkan pengguna menelusuri data dengan menggabungkan pilihan dengan transformasi, sehingga memungkinkan untuk menambahkan elemen dinamis seperti kontrol zoom atau geser, atau keterangan alat khusus.

Saat menangani visualisasi yang kompleks, seperti peta yang kita diskusikan, penting untuk mengelola potensi kesalahan atau masalah tampilan. Terkadang, kesalahan ini berasal dari pengkodean data yang salah atau tipe data yang tidak didukung. Memastikan bahwa data yang diplot adalah tipe yang benar (misalnya, kuantitatif untuk nilai numerik atau nominal untuk nilai kategorikal) sangat penting untuk menghasilkan visualisasi yang akurat. Menangani format dan penambahan data dengan benar penanganan kesalahan dalam skrip Anda dapat menghemat banyak waktu dan tenaga dalam proses debug.