Исправљање неочекиваних грешака у цртању у Алтаиру за Питхон визуелизације

Решавање проблема са приказом парцеле у Алтаиру

Алтаир је популарна библиотека декларативне визуелизације у Питхон-у, посебно позната по свом сажетом и елегантном коду. Међутим, чак и са најједноставнијим скуповима података, може доћи до грешака, што доводи до неочекиваних проблема са приказом. Један такав проблем укључује исцртавање геопросторних података коришћењем насумичних вредности географске ширине и дужине.

У овом чланку ћемо истражити конкретан проблем на који смо наишли приликом цртања визуелизације налик мапи у Алтаиру. Иако изгледа да је код исправан, излаз у ВСЦоде производи чудну грешку коју је тешко решити. Циљ је да се разуме зашто се то дешава и како то решити.

Скуп података који се користи укључује координате географске ширине и дужине, уз додатне информације као што су месец и број ваучера. Иако се чини да су подаци добро структурирани, графикон се приказује погрешно, упркос томе што користи наизглед одговарајуће параметре. Ово ствара блокаду за кориснике који покушавају да правилно визуализују податке.

Кроз детаљну анализу кода и типова података који су укључени, идентификоваћемо основни узрок грешке и пружити упутства корак по корак о томе како да решимо овај проблем са Алтаир цртањем. Било да сте нови у визуелизацији података или сте искусан корисник, овај водич ће вам помоћи да избегнете уобичајене замке.

Разумевање и решавање грешака у Алтаир плотирању

У примеру изнад, користимо Алтаир да исцртамо тачке геопросторних података на визуелизацији налик мапи, користећи насумично генерисане вредности географске ширине и дужине. Примарна сврха ове визуелизације је да прикаже ваучере распоређене у различитим месецима, користећи различите параметре као што је величина маркера који представљају број ваучера. Један од кључних изазова са којима се сусрећу приликом цртања таквих података је да се осигура да тачке преклапања (за блиске географске ширине и дужине) не затрпају графикон, због чега се уводи подрхтавање.

Скрипта почиње генерисањем насумичних података о географској ширини и дужини користећи нумпифункције случајног броја. Ове функције симулирају географске податке иу вези са панде, ови подаци су организовани у ДатаФраме ради лакшег руковања. Коришћењем марк_цирцле() у Алтаиру, свака тачка података је визуелно представљена као круг на мапи. Величина кругова се одређује помоћу алт.Сизе() кодирање, које их скалира према броју ваучера по локацији, помажући гледаоцу да лако протумачи количину повезану са сваком тачком података.

Међутим, једно уобичајено питање је да се тачке података са веома блиским или идентичним координатама могу преклапати, чинећи визуализацију мање јасном. Да би се ово решило, други приступ уводи подрхтавање, где се мали насумични помак примењује на вредности географске ширине и дужине. Ово чини сваку тачку мало другачијом и помаже да се избегне преклапање. Додавањем колебљивих вредности као нових поља у ДатаФраме, Алтаир може да исцрта ове измењене координате уместо оригиналних, обезбеђујући читљивију визуелизацију без жртвовања тачности података.

Скрипта такође укључује тестове јединица користећи униттест библиотека за проверу функционалности кода за цртање. Тестни случај проверава да ли је Алтаир графикон исправно инстанциран и да ли логика подрхтавања функционише како се очекује. Ова комбинација визуелизације и тестирања осигурава да решење није само визуелно ефикасно већ и поуздано и одрживо на дуги рок. Додавање описи алата на графикон додатно побољшава употребљивост пружањем детаљних информација о свакој тачки при лебдењу, дајући корисницима брз начин да прегледају основне податке.

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()

Истраживање Алтаирове флексибилности у визуелизацији података

Један важан аспект рада са Алтаиром је његова способност да неприметно рукује сложеним скуповима података уз одржавање једноставног и декларативног приступа визуелизацији података. Алтаир користи Вега-Лите граматике, која омогућава корисницима да граде интерактивне визуелизације мапирањем поља података у визуелна својства као што су боја, величина и облик. Ово чини Алтаир моћним алатом за брзо генерисање проницљивих визуелизација из необрађених података, посебно у случајевима када је укључено географско цртање или више категорија.

Још једна критична карактеристика Алтаира је његова подршка за интерактивност. Коришћењем уграђених функција као што су селекције, корисници могу лако да филтрирају и истичу податке на графикону. Ово је изузетно корисно за истраживање геопросторних података, где избор одређеног региона или временског оквира може пружити дубљи увид. Интерактивност такође омогућава корисницима да уђу у податке комбиновањем селекције са трансформацијама, што омогућава додавање динамичких елемената као што су контроле зумирања или померања, или прилагођени описи алата.

Када се бавите сложеним визуелизацијама, као што је мапа о којој смо разговарали, неопходно је управљати потенцијалним грешкама или проблемима са приказом. Понекад ове грешке потичу од погрешног кодирања података или неподржаних типова података. Обезбеђивање да су подаци који се исцртавају исправног типа (нпр. квантитативне за бројчане вредности или номинални за категоричке вредности) је критична за производњу тачних визуелизација. Правилно руковање форматима података и додавање руковање грешкама у вашим скриптама може уштедети значајно време и труд у отклањању грешака.