പൈത്തൺ ദൃശ്യവൽക്കരണത്തിനായി അൾടെയറിലെ അപ്രതീക്ഷിത പ്ലോട്ടിംഗ് പിശകുകൾ പരിഹരിക്കുന്നു

Altair-ലെ പ്ലോട്ട് ഡിസ്പ്ലേ പ്രശ്‌നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നു

പൈത്തണിലെ ഒരു പ്രശസ്തമായ ഡിക്ലറേറ്റീവ് വിഷ്വലൈസേഷൻ ലൈബ്രറിയാണ് ആൾട്ടെയർ, പ്രത്യേകിച്ച് അതിൻ്റെ സംക്ഷിപ്തവും ഗംഭീരവുമായ കോഡിന് പേരുകേട്ടതാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ഏറ്റവും ലളിതമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പോലും, പിശകുകൾ സംഭവിക്കാം, ഇത് അപ്രതീക്ഷിതമായ ഡിസ്പ്ലേ പ്രശ്നങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. ക്രമരഹിതമായ അക്ഷാംശ, രേഖാംശ മൂല്യങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ജിയോസ്പേഷ്യൽ ഡാറ്റ പ്ലോട്ട് ചെയ്യുന്നത് അത്തരത്തിലുള്ള ഒരു പ്രശ്നമാണ്.

ഈ ലേഖനത്തിൽ, Altair-ൽ ഒരു മാപ്പ് പോലുള്ള ദൃശ്യവൽക്കരണം പ്ലോട്ട് ചെയ്യുമ്പോൾ നേരിട്ട ഒരു പ്രത്യേക പ്രശ്നം ഞങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും. കോഡ് ശരിയാണെന്ന് തോന്നുമെങ്കിലും, വിഎസ്‌കോഡിലെ ഔട്ട്‌പുട്ട് ട്രബിൾഷൂട്ട് ചെയ്യാൻ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ഒരു വിചിത്രമായ പിശക് സൃഷ്ടിക്കുന്നു. എന്തുകൊണ്ടാണ് ഇത് സംഭവിക്കുന്നതെന്നും അത് എങ്ങനെ പരിഹരിക്കാമെന്നും മനസിലാക്കുക എന്നതാണ് ലക്ഷ്യം.

ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡാറ്റാഗണത്തിൽ അക്ഷാംശ, രേഖാംശ കോർഡിനേറ്റുകൾ ഉൾപ്പെടുന്നു, കൂടാതെ മാസവും വൗച്ചർ എണ്ണവും പോലുള്ള അധിക വിവരങ്ങൾ. ഡാറ്റ നന്നായി ചിട്ടപ്പെടുത്തിയതായി തോന്നുമെങ്കിലും, ഉചിതമായ പാരാമീറ്ററുകൾ ഉപയോഗിച്ചിട്ടും ചാർട്ട് തെറ്റായി റെൻഡർ ചെയ്യുന്നു. ഡാറ്റ ശരിയായി ദൃശ്യവൽക്കരിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്ന ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ഇത് ഒരു റോഡ്ബ്ലോക്ക് സൃഷ്ടിക്കുന്നു.

കോഡിൻ്റെയും ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന ഡാറ്റാ തരങ്ങളുടെയും വിശദമായ വിശകലനത്തിലൂടെ, പിശകിൻ്റെ മൂലകാരണം ഞങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുകയും ഈ Altair പ്ലോട്ടിംഗ് പ്രശ്നം എങ്ങനെ പരിഹരിക്കാമെന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം നൽകുകയും ചെയ്യും. നിങ്ങൾ ഡാറ്റ വിഷ്വലൈസേഷനിൽ പുതിയ ആളോ പരിചയസമ്പന്നനായ ഉപയോക്താവോ ആകട്ടെ, ഈ ഗൈഡ് നിങ്ങളെ സാധാരണ അപകടങ്ങൾ ഒഴിവാക്കാൻ സഹായിക്കും.

Altair പ്ലോട്ടിംഗ് പിശകുകൾ മനസ്സിലാക്കുകയും ട്രബിൾഷൂട്ട് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക

മുകളിലെ ഉദാഹരണത്തിൽ, ക്രമരഹിതമായി ജനറേറ്റ് ചെയ്‌ത അക്ഷാംശ, രേഖാംശ മൂല്യങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് മാപ്പ് പോലുള്ള ദൃശ്യവൽക്കരണത്തിൽ ജിയോസ്‌പേഷ്യൽ ഡാറ്റ പോയിൻ്റുകൾ പ്ലോട്ട് ചെയ്യാൻ ഞങ്ങൾ Altair ഉപയോഗിക്കുന്നു. വൗച്ചറുകളുടെ എണ്ണം പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നതിന് മാർക്കറുകളുടെ വലുപ്പം പോലെയുള്ള വിവിധ പാരാമീറ്ററുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, വിവിധ മാസങ്ങളിൽ വിതരണം ചെയ്ത വൗച്ചറുകൾ കാണിക്കുക എന്നതാണ് ഈ ദൃശ്യവൽക്കരണത്തിൻ്റെ പ്രാഥമിക ലക്ഷ്യം. അത്തരം ഡാറ്റ പ്ലോട്ട് ചെയ്യുമ്പോൾ അഭിമുഖീകരിക്കുന്ന ഒരു പ്രധാന വെല്ലുവിളി, ഓവർലാപ്പിംഗ് പോയിൻ്റുകൾ (അടുത്ത അക്ഷാംശങ്ങൾക്കും രേഖാംശങ്ങൾക്കും) ചാർട്ടിനെ അലങ്കോലപ്പെടുത്തുന്നില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക എന്നതാണ്, അതിനാലാണ് ജിറ്ററിംഗ് അവതരിപ്പിക്കുന്നത്.

ക്രമരഹിതമായ അക്ഷാംശ, രേഖാംശ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് സ്ക്രിപ്റ്റ് ആരംഭിക്കുന്നു നമ്പിൻ്റെ റാൻഡം നമ്പർ ഫംഗ്‌ഷനുകൾ. ഈ ഫംഗ്‌ഷനുകൾ ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ ഡാറ്റയെ അനുകരിക്കുന്നു പാണ്ടകൾ, ഈ ഡാറ്റ എളുപ്പത്തിൽ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനായി ഒരു DataFrame ആയി ക്രമീകരിച്ചിരിക്കുന്നു. ഉപയോഗിച്ച് mark_circle() Altair-ൽ, ഓരോ ഡാറ്റാ പോയിൻ്റും മാപ്പിൽ ഒരു സർക്കിളായി ദൃശ്യപരമായി പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. സർക്കിളുകൾ ഉപയോഗിച്ച് വലിപ്പം alt.Size() എൻകോഡിംഗ്, ഓരോ ലൊക്കേഷനുമുള്ള വൗച്ചറുകളുടെ എണ്ണം അനുസരിച്ച് അവയെ സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്നു, ഓരോ ഡാറ്റാ പോയിൻ്റുമായി ബന്ധപ്പെട്ട അളവ് എളുപ്പത്തിൽ വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ കാഴ്ചക്കാരനെ സഹായിക്കുന്നു.

എന്നിരുന്നാലും, ഒരു പൊതു പ്രശ്നം, വളരെ അടുത്തതോ സമാനമായതോ ആയ കോർഡിനേറ്റുകളുള്ള ഡാറ്റാ പോയിൻ്റുകൾ ഓവർലാപ്പ് ചെയ്യാൻ കഴിയും, ഇത് ദൃശ്യവൽക്കരണം കുറച്ചുകൂടി വ്യക്തമാക്കുന്നു. ഇത് പരിഹരിക്കാൻ, രണ്ടാമത്തെ സമീപനം ജിറ്ററിംഗ് അവതരിപ്പിക്കുന്നു, അവിടെ അക്ഷാംശ, രേഖാംശ മൂല്യങ്ങളിൽ ഒരു ചെറിയ റാൻഡം ഓഫ്‌സെറ്റ് പ്രയോഗിക്കുന്നു. ഇത് ഓരോ പോയിൻ്റും അല്പം വ്യത്യസ്തമാക്കുകയും ഓവർലാപ്പ് ഒഴിവാക്കാൻ സഹായിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഡാറ്റാഫ്രെയിമിൽ പുതിയ ഫീൽഡുകളായി ഇളകിയ മൂല്യങ്ങൾ ചേർക്കുന്നതിലൂടെ, ഒറിജിനലിന് പകരം Altair-ന് ഈ മാറ്റം വരുത്തിയ കോർഡിനേറ്റുകൾ പ്ലോട്ട് ചെയ്യാൻ കഴിയും, ഡാറ്റയുടെ കൃത്യത നഷ്ടപ്പെടുത്താതെ കൂടുതൽ വായിക്കാനാകുന്ന ദൃശ്യവൽക്കരണം ഉറപ്പാക്കുന്നു.

സ്ക്രിപ്റ്റ് ഉപയോഗിച്ച് യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകളും ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട് യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റ് പ്ലോട്ടിംഗ് കോഡിൻ്റെ പ്രവർത്തനക്ഷമത പരിശോധിക്കുന്നതിനുള്ള ലൈബ്രറി. Altair ചാർട്ട് ശരിയായി ഉടനടി രൂപപ്പെടുത്തിയതാണോ എന്നും ഞെട്ടിക്കുന്ന ലോജിക് പ്രതീക്ഷിച്ചതുപോലെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടോ എന്നും ടെസ്റ്റ് കേസ് പരിശോധിക്കുന്നു. ദൃശ്യവൽക്കരണത്തിൻ്റെയും പരിശോധനയുടെയും ഈ സംയോജനം, പരിഹാരം ദൃശ്യപരമായി ഫലപ്രദമാണെന്ന് മാത്രമല്ല, ദീർഘകാലാടിസ്ഥാനത്തിൽ വിശ്വസനീയവും പരിപാലിക്കാവുന്നതുമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ചേർക്കുന്നു ടൂൾടിപ്പുകൾ ഹോവറിലെ ഓരോ പോയിൻ്റിനെക്കുറിച്ചും വിശദമായ വിവരങ്ങൾ നൽകിക്കൊണ്ട് ചാർട്ടിലേക്ക് ഉപയോഗക്ഷമത കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു, ഉപയോക്താക്കൾക്ക് അടിസ്ഥാന ഡാറ്റ പരിശോധിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ദ്രുത മാർഗം നൽകുന്നു.

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()

ഡാറ്റാ വിഷ്വലൈസേഷനിൽ അൾടെയറിൻ്റെ ഫ്ലെക്സിബിലിറ്റി പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു

Altair-നൊപ്പം പ്രവർത്തിക്കുന്നതിൻ്റെ ഒരു പ്രധാന വശം, ഡാറ്റാ ദൃശ്യവൽക്കരണത്തിന് ലളിതവും പ്രഖ്യാപനവുമായ സമീപനം നിലനിർത്തിക്കൊണ്ടുതന്നെ സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ തടസ്സമില്ലാതെ കൈകാര്യം ചെയ്യാനുള്ള അതിൻ്റെ കഴിവാണ്. Altair ഉപയോഗിക്കുന്നു വേഗ-ലൈറ്റ് വ്യാകരണം, നിറം, വലിപ്പം, ആകൃതി തുടങ്ങിയ വിഷ്വൽ പ്രോപ്പർട്ടികളിലേക്ക് ഡാറ്റ ഫീൽഡുകൾ മാപ്പ് ചെയ്തുകൊണ്ട് സംവേദനാത്മക ദൃശ്യവൽക്കരണങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാൻ ഉപയോക്താക്കളെ അനുവദിക്കുന്നു. അസംസ്‌കൃത ഡാറ്റയിൽ നിന്ന്, പ്രത്യേകിച്ച് ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ പ്ലോട്ടിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ ഒന്നിലധികം വിഭാഗങ്ങൾ ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന സന്ദർഭങ്ങളിൽ, ഉൾക്കാഴ്ചയുള്ള ദൃശ്യവൽക്കരണങ്ങൾ വേഗത്തിൽ സൃഷ്‌ടിക്കുന്നതിനുള്ള ശക്തമായ ഉപകരണമായി ഇത് Altair-നെ മാറ്റുന്നു.

Altair-ൻ്റെ മറ്റൊരു നിർണായക സവിശേഷത അതിൻ്റെ പിന്തുണയാണ് സംവേദനക്ഷമത. തിരഞ്ഞെടുക്കലുകൾ പോലുള്ള ബിൽറ്റ്-ഇൻ ഫംഗ്‌ഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ചാർട്ടിലെ ഡാറ്റ എളുപ്പത്തിൽ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യാനും ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്യാനും കഴിയും. ജിയോസ്‌പേഷ്യൽ ഡാറ്റ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നതിന് ഇത് വളരെ ഉപയോഗപ്രദമാണ്, അവിടെ ഒരു പ്രത്യേക പ്രദേശമോ സമയ ഫ്രെയിമോ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് ആഴത്തിലുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകും. സംയോജിപ്പിച്ച് ഡാറ്റയിലേക്ക് തുളച്ചുകയറാനും ഇൻ്ററാക്റ്റിവിറ്റി ഉപയോക്താക്കളെ അനുവദിക്കുന്നു തിരഞ്ഞെടുക്കലുകൾ പരിവർത്തനങ്ങൾക്കൊപ്പം, സൂം അല്ലെങ്കിൽ പാൻ നിയന്ത്രണങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ ഇഷ്‌ടാനുസൃത ടൂൾടിപ്പുകൾ പോലുള്ള ഡൈനാമിക് ഘടകങ്ങൾ ചേർക്കുന്നത് സാധ്യമാക്കുന്നു.

ഞങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്ത മാപ്പ് പോലെ സങ്കീർണ്ണമായ ദൃശ്യവൽക്കരണങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ, സാധ്യമായ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഡിസ്പ്ലേ പ്രശ്നങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. ചിലപ്പോൾ, തെറ്റായ ഡാറ്റ എൻകോഡിംഗിൽ നിന്നോ പിന്തുണയ്ക്കാത്ത ഡാറ്റ തരങ്ങളിൽ നിന്നോ ഈ പിശകുകൾ ഉണ്ടാകുന്നു. പ്ലോട്ട് ചെയ്യുന്ന ഡാറ്റ ശരിയായ തരത്തിലാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു (ഉദാ. അളവ് സംഖ്യാ മൂല്യങ്ങൾക്കായി അല്ലെങ്കിൽ നാമമാത്രമായ വർഗ്ഗീകരണ മൂല്യങ്ങൾക്ക്) കൃത്യമായ ദൃശ്യവൽക്കരണം നിർമ്മിക്കുന്നതിന് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്. ഡാറ്റ ഫോർമാറ്റുകൾ ശരിയായി കൈകാര്യം ചെയ്യുകയും കൂട്ടിച്ചേർക്കുകയും ചെയ്യുന്നു പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യൽ നിങ്ങളുടെ സ്ക്രിപ്റ്റുകളിൽ ഡീബഗ്ഗിംഗിൽ കാര്യമായ സമയവും പരിശ്രമവും ലാഭിക്കാം.