Python 시각화를 위해 알테어에서 예기치 않은 플로팅 오류 수정

Python을 사용하여 Altair의 플로팅 오류 해결

이 예에서는 특히 Jupyter Notebook 환경 내에서 Python을 사용하여 Altair 플로팅 오류를 해결하는 데 중점을 둡니다.

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()

대체 방법: 지터링된 좌표 처리

이 접근 방식에서 코드는 지터링된 좌표를 사용하여 플로팅 문제를 해결합니다. 이는 좌표가 겹칠 때 포인트를 더 잘 보이게 만드는 데 유용합니다.

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()

Python에서 Altair 플로팅을 위한 단위 테스트

여기서는 Altair 플롯이 올바르게 생성되는지 확인하고 지터링 좌표가 시각화를 향상하는지 확인하기 위해 단위 테스트를 통합합니다. 이 방법은 PyTest와 같은 Python의 테스트 프레임워크 내에서 작동합니다.

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()

알테어 플로팅 문제에 대해 자주 묻는 질문

1. 알테어에서 점이 겹치는 것을 어떻게 방지할 수 있나요?
2. 다음을 사용하여 겹치는 점을 피할 수 있습니다. jittering, 좌표에 작은 임의의 오프셋을 추가합니다. 이렇게 하면 원래 위치가 동일하더라도 점의 간격이 유지됩니다.
3. 무엇을 하는가? mark_circle() 명령을 해?
4. 그만큼 mark_circle() 명령은 데이터 포인트가 차트에서 원으로 표시되도록 정의합니다. 산점도나 지리적 시각화에 자주 사용됩니다.
5. 알테어에 툴팁을 어떻게 추가하나요?
6. 도구 설명은 다음을 사용하여 추가할 수 있습니다. tooltip=[] 부호화. 이를 통해 사용자는 데이터 포인트 위로 마우스를 가져가면 팝업에 표시되는 추가 정보를 볼 수 있습니다.
7. 내 플롯에 사용자 정의 색상을 사용할 수 있습니까?
8. 예, 다음을 사용하여 모든 마크에 대해 일정한 색상을 정의할 수 있습니다. alt.value() 방법을 사용하거나 다음을 사용하여 색상 눈금을 데이터에 매핑합니다. alt.Color().
9. 목적은 무엇입니까? alt.Size()?
10. 그만큼 alt.Size() 인코딩은 특정 필드의 값을 기준으로 원과 같은 마크의 크기를 조정하는 데 사용됩니다. 이 예에서는 'vouchers' 필드를 기준으로 원의 크기를 조정합니다.

알테어 플롯 오류 디버깅에 대한 최종 생각

알테어에서 지리공간 데이터를 시각화할 때 발생하는 이상한 플로팅 오류는 실망스러울 수 있지만 지터 좌표를 구현하고 적절한 데이터 인코딩을 보장하면 쉽게 해결할 수 있습니다. 이렇게 하면 점이 겹치는 것을 방지하고 차트의 명확성을 높이는 데 도움이 됩니다.

도구 설명 추가 및 데이터 올바른 처리와 같은 모범 사례를 사용하면 사용자는 시각화가 정확하고 유익하다는 것을 확인할 수 있습니다. 데이터 시각화를 처음 접하는 사람이든 경험이 있는 사람이든 이 지침을 따르면 향후 알테어 프로젝트에서 유사한 오류를 방지하는 데 도움이 됩니다.