Onverwachte plotfouten in Altair voor Python-visualisaties oplossen

Problemen met plotweergave oplossen in Altair

Altair is een populaire declaratieve visualisatiebibliotheek in Python, vooral bekend om zijn beknopte en elegante code. Zelfs met de eenvoudigste datasets kunnen er echter fouten optreden, wat tot onverwachte weergaveproblemen kan leiden. Eén zo'n probleem betreft het plotten van georuimtelijke gegevens met behulp van willekeurige breedte- en lengtewaarden.

In dit artikel zullen we een specifiek probleem onderzoeken dat we tegenkomen bij het plotten van een kaartachtige visualisatie in Altair. Hoewel de code correct lijkt, produceert de uitvoer in VSCode een vreemde fout die moeilijk op te lossen is. Het doel is om te begrijpen waarom dit gebeurt en hoe dit kan worden opgelost.

De gebruikte dataset omvat lengte- en breedtegraadcoördinaten, naast aanvullende informatie zoals de maand en het aantal vouchers. Hoewel de gegevens goed gestructureerd lijken, wordt het diagram onjuist weergegeven, ondanks het gebruik van ogenschijnlijk geschikte parameters. Dit creëert een obstakel voor gebruikers die de gegevens correct willen visualiseren.

Door een gedetailleerde analyse van de code en de betrokken gegevenstypen zullen we de hoofdoorzaak van de fout identificeren en stapsgewijze begeleiding bieden voor het oplossen van dit Altair-plotprobleem. Of u nu nieuw bent op het gebied van datavisualisatie of een ervaren gebruiker bent, deze handleiding helpt u veelvoorkomende valkuilen te vermijden.

Altair-plotfouten begrijpen en oplossen

In het bovenstaande voorbeeld gebruiken we Altair om geospatiale gegevenspunten uit te zetten op een kaartachtige visualisatie, met behulp van willekeurig gegenereerde breedte- en lengtewaarden. Het primaire doel van deze visualisatie is om vouchers weer te geven die over verschillende maanden zijn verdeeld, waarbij verschillende parameters worden gebruikt, zoals de grootte van de markeringen om het aantal vouchers weer te geven. Een van de belangrijkste uitdagingen bij het plotten van dergelijke gegevens is ervoor te zorgen dat overlappende punten (voor nauwe breedte- en lengtegraden) de kaart niet onoverzichtelijk maken. Daarom wordt jitter geïntroduceerd.

Het script begint met het genereren van willekeurige lengte- en breedtegraadgegevens met behulp van numpig's willekeurige getalfuncties. Deze functies simuleren geografische gegevens en in combinatie met panda's, worden deze gegevens georganiseerd in een DataFrame voor eenvoudige verwerking. Door te gebruiken mark_circle() in Altair wordt elk datapunt visueel weergegeven als een cirkel op de kaart. De cirkels worden op maat gemaakt met behulp van de alt.Size() codering, waardoor ze worden geschaald op basis van het aantal vouchers per locatie, waardoor de kijker gemakkelijk de hoeveelheid kan interpreteren die aan elk datapunt is gekoppeld.

Een veelvoorkomend probleem is echter dat gegevenspunten met zeer nauwe of identieke coördinaten elkaar kunnen overlappen, waardoor de visualisatie minder duidelijk wordt. Om dit op te lossen introduceert de tweede benadering jittering, waarbij een kleine willekeurige offset wordt toegepast op zowel de breedtegraad- als de lengtegraadwaarden. Dit maakt elk punt iets anders en helpt overlapping te voorkomen. Door de jitterwaarden als nieuwe velden in het DataFrame toe te voegen, kan Altair deze gewijzigde coördinaten plotten in plaats van de originele, waardoor een beter leesbare visualisatie wordt gegarandeerd zonder dat dit ten koste gaat van de nauwkeurigheid van de gegevens.

Het script bevat ook unit-tests met behulp van de unittest bibliotheek om de functionaliteit van de plotcode te verifiëren. De testcase controleert of de Altair-kaart correct is geïnstantieerd en of de jitterende logica werkt zoals verwacht. Deze combinatie van visualisatie en testen zorgt ervoor dat de oplossing niet alleen visueel effectief is, maar ook op de lange termijn betrouwbaar en onderhoudbaar is. Toevoegen tooltips naar de grafiek verbetert de bruikbaarheid verder door gedetailleerde informatie te bieden over elk punt tijdens het zweven, waardoor gebruikers snel de onderliggende gegevens kunnen inspecteren.

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()

Onderzoek naar de flexibiliteit van Altair in datavisualisatie

Een belangrijk aspect van het werken met Altair is het vermogen om naadloos met complexe datasets om te gaan, terwijl een eenvoudige en declaratieve benadering van datavisualisatie behouden blijft. Altaïr gebruikt de Vega-Lite grammatica, waarmee gebruikers interactieve visualisaties kunnen bouwen door gegevensvelden toe te wijzen aan visuele eigenschappen zoals kleur, grootte en vorm. Dit maakt Altair een krachtig hulpmiddel voor het snel genereren van inzichtelijke visualisaties uit onbewerkte gegevens, vooral in gevallen waarbij geografische plotting of meerdere categorieën betrokken zijn.

Een ander cruciaal kenmerk van Altair is de ondersteuning voor interactiviteit. Door ingebouwde functies zoals selecties te gebruiken, kunnen gebruikers eenvoudig gegevens in het diagram filteren en markeren. Dit is uiterst nuttig voor het verkennen van georuimtelijke gegevens, waarbij het selecteren van een specifieke regio of tijdsbestek diepere inzichten kan opleveren. Interactiviteit stelt gebruikers ook in staat om in te zoomen op de gegevens door deze te combineren selecties met transformaties, waardoor het mogelijk wordt om dynamische elementen toe te voegen, zoals zoom- of panbediening, of aangepaste tooltips.

Bij het omgaan met complexe visualisaties, zoals de kaart die we hebben besproken, is het essentieel om potentiële fouten te beheersen of problemen weer te geven. Soms worden deze fouten veroorzaakt door onjuiste gegevenscodering of niet-ondersteunde gegevenstypen. Ervoor zorgen dat de gegevens die worden geplot, van het juiste type zijn (bijv. kwantitatief voor numerieke waarden of nominaal voor categorische waarden) is van cruciaal belang voor het produceren van nauwkeurige visualisaties. Op de juiste manier omgaan met dataformaten en toevoegen foutafhandeling in uw scripts kunt u veel tijd en moeite besparen bij het opsporen van fouten.