Altair での Python ビジュアライゼーションの予期しないプロット エラーを修正する

Python を使用した Altair のプロット エラーの解決

この例では、Python を使用した、特に Jupyter Notebook 環境内での Altair プロット エラーの解決に焦点を当てています。

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()

代替方法: ジッターのある座標の処理

このアプローチでは、コードはジッターのある座標を使用してプロットの問題を解決します。これは、座標が重なっているときにポイントを見やすくするのに役立ちます。

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()

Python での Altair プロットの単体テスト

ここでは、単体テストを統合して、Altair プロットが正しく生成されることを確認し、ジッタリング座標によって視覚化が向上することを検証します。このメソッドは、PyTest などの Python のテスト フレームワーク内で機能します。

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()

Altair のプロットの問題に関するよくある質問

1. Altair でポイントの重なりを避けるにはどうすればよいですか?
2. を使用すると、ポイントの重なりを避けることができます jittering、小さなランダムなオフセットを座標に追加します。これにより、元の位置が同じであっても、ポイントの間隔が確保されます。
3. は何ですか mark_circle() コマンドを実行しますか？
4. の mark_circle() コマンドは、データ ポイントがチャート上で円として表現されることを定義します。散布図や地理的な視覚化でよく使用されます。
5. Altair にツールチップを追加するにはどうすればよいですか?
6. ツールチップは、 tooltip=[] エンコーディング。これにより、ユーザーはデータ ポイントの上にマウスを移動すると、ポップアップに表示される追加情報を確認できます。
7. プロットにカスタムカラーを使用できますか?
8. はい、次のコマンドを使用して、すべてのマークの定色を定義できます。 alt.value() メソッドを使用するか、次を使用してカラー スケールをデータにマップします。 alt.Color()。
9. 目的は何ですか alt.Size()?
10. の alt.Size() エンコーディングは、特定のフィールドの値に基づいて円などのマークのサイズを調整するために使用されます。この例では、「vouchers」フィールドに基づいて円をスケールします。

Altair プロット エラーのデバッグに関する最終的な考え

Altair で地理空間データを視覚化するときに発生する奇妙なプロット エラーはイライラすることがありますが、ジッターのある座標を実装し、適切なデータ エンコーディングを確保することで簡単に解決できます。これにより、点の重なりを防ぎ、グラフの明瞭さが向上します。

ツールヒントの追加やデータの適切な処理などのベスト プラクティスを使用することで、ユーザーは視覚化が正確かつ有益であることを保証できます。データ視覚化の初心者でも経験者でも、これらのガイドラインに従うことは、将来の Altair プロジェクトで同様のエラーを回避するのに役立ちます。