Naprawianie nieoczekiwanych błędów kreślenia w Altair dla wizualizacji w języku Python

Rozwiązywanie problemów z wyświetlaniem fabuły w Altair

Altair to popularna biblioteka do wizualizacji deklaratywnych w Pythonie, znana szczególnie ze swojego zwięzłego i eleganckiego kodu. Jednak nawet w przypadku najprostszych zbiorów danych mogą wystąpić błędy prowadzące do nieoczekiwanych problemów z wyświetlaniem. Jeden z takich problemów polega na wykreślaniu danych geoprzestrzennych przy użyciu losowych wartości szerokości i długości geograficznej.

W tym artykule przyjrzymy się konkretnemu problemowi napotkanemu podczas tworzenia wizualizacji przypominającej mapę w Altair. Chociaż kod wydaje się poprawny, dane wyjściowe w VSCode powodują dziwny błąd, który jest trudny do naprawienia. Celem jest zrozumienie, dlaczego tak się dzieje i jak temu zaradzić.

Wykorzystywany zbiór danych obejmuje współrzędne szerokości i długości geograficznej, a także dodatkowe informacje, takie jak miesiąc i liczba kuponów. Chociaż dane wydają się mieć dobrą strukturę, wykres jest renderowany niepoprawnie pomimo użycia pozornie odpowiednich parametrów. Stwarza to przeszkodę dla użytkowników próbujących poprawnie wizualizować dane.

Dzięki szczegółowej analizie kodu i typów danych zidentyfikujemy pierwotną przyczynę błędu i zapewnimy szczegółowe wskazówki, jak rozwiązać problem z kreśleniem Altaira. Niezależnie od tego, czy dopiero zaczynasz przygodę z wizualizacją danych, czy jesteś doświadczonym użytkownikiem, ten przewodnik pomoże Ci uniknąć typowych pułapek.

Zrozumienie i rozwiązywanie błędów w kreśleniu Altaira

W powyższym przykładzie używamy Altaira do naniesienia punktów danych geoprzestrzennych na wizualizację przypominającą mapę, używając losowo wygenerowanych wartości szerokości i długości geograficznej. Głównym celem tej wizualizacji jest pokazanie kuponów rozłożonych na różne miesiące przy użyciu różnych parametrów, takich jak rozmiar znaczników, reprezentujących liczbę kuponów. Jednym z kluczowych wyzwań stojących przed wykreślaniem takich danych jest zapewnienie, aby nakładające się punkty (dla bliskich szerokości i długości geograficznych) nie zaśmiecały mapy, dlatego też wprowadza się drgania.

Skrypt rozpoczyna się od wygenerowania losowych danych o szerokości i długości geograficznej za pomocą tępyfunkcje liczb losowych. Funkcje te symulują dane geograficzne i w połączeniu z pandy, dane te są zorganizowane w ramkę danych w celu ułatwienia obsługi. Używając mark_circle() w Altair każdy punkt danych jest wizualnie reprezentowany na mapie jako okrąg. Rozmiar okręgów odbywa się za pomocą narzędzia alternatywny rozmiar() kodowanie, które skaluje je w zależności od liczby kuponów na lokalizację, pomagając widzowi łatwo zinterpretować ilość powiązaną z każdym punktem danych.

Częstym problemem jest jednak to, że punkty danych o bardzo bliskich lub identycznych współrzędnych mogą się nakładać, przez co wizualizacja jest mniej wyraźna. Aby rozwiązać ten problem, drugie podejście wprowadza drgania, w przypadku których stosuje się małe losowe przesunięcie zarówno do wartości szerokości, jak i długości geograficznej. Dzięki temu każdy punkt jest nieco inny i pomaga uniknąć nakładania się. Dodając zniekształcone wartości jako nowe pola w ramce danych, Altair może wykreślić zmienione współrzędne zamiast oryginalnych, zapewniając bardziej czytelną wizualizację bez utraty dokładności danych.

Skrypt zawiera również testy jednostkowe przy użyciu metody test jednostkowy biblioteka w celu sprawdzenia funkcjonalności kodu kreślącego. Przypadek testowy sprawdza, czy instancja wykresu Altair została poprawnie utworzona i czy logika drgań działa zgodnie z oczekiwaniami. To połączenie wizualizacji i testów zapewnia, że ​​rozwiązanie jest nie tylko efektywne wizualnie, ale także niezawodne i łatwe w utrzymaniu w dłuższej perspektywie. Dodawanie podpowiedzi do wykresu dodatkowo zwiększa użyteczność, dostarczając szczegółowych informacji o każdym punkcie po najechaniu myszką, dając użytkownikom szybki sposób sprawdzenia podstawowych danych.

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()

Odkrywanie elastyczności Altaira w wizualizacji danych

Jednym z ważnych aspektów pracy z Altairem jest jego zdolność do płynnej obsługi złożonych zbiorów danych przy jednoczesnym zachowaniu prostego i deklaratywnego podejścia do wizualizacji danych. Altair używa Vega-Lite gramatykę, która umożliwia użytkownikom tworzenie interaktywnych wizualizacji poprzez mapowanie pól danych na właściwości wizualne, takie jak kolor, rozmiar i kształt. To sprawia, że ​​Altair jest potężnym narzędziem do szybkiego generowania wnikliwych wizualizacji na podstawie surowych danych, szczególnie w przypadkach, gdy w grę wchodzi wykres geograficzny lub wiele kategorii.

Kolejną kluczową cechą Altaira jest obsługa interaktywność. Korzystając z wbudowanych funkcji, takich jak selekcje, użytkownicy mogą łatwo filtrować i wyróżniać dane na wykresie. Jest to niezwykle przydatne do eksploracji danych geoprzestrzennych, gdzie wybranie określonego regionu lub przedziału czasowego może zapewnić głębszy wgląd. Interaktywność umożliwia także użytkownikom drążenie danych poprzez łączenie selekcje z transformacjami, umożliwiając dodawanie elementów dynamicznych, takich jak elementy sterujące powiększaniem i przesuwaniem, lub niestandardowe podpowiedzi.

W przypadku złożonych wizualizacji, takich jak omawiana przez nas mapa, istotne jest zarządzanie potencjalnymi błędami lub problemami z wyświetlaniem. Czasami błędy te wynikają z nieprawidłowego kodowania danych lub nieobsługiwanych typów danych. Upewnienie się, że wykreślane dane są prawidłowego typu (np. ilościowy dla wartości liczbowych lub nominalny dla wartości kategorycznych) ma kluczowe znaczenie dla tworzenia dokładnych wizualizacji. Prawidłowa obsługa formatów danych i dodawanie obsługa błędów w skryptach może zaoszczędzić sporo czasu i wysiłku podczas debugowania.