பைதான் காட்சிப்படுத்தல்களுக்காக அல்டேரில் எதிர்பாராத சதி பிழைகளை சரிசெய்தல்

Altair இல் உள்ள ப்ளாட் டிஸ்பிளே சிக்கல்களை சரிசெய்தல்

ஆல்டேர் என்பது பைத்தானில் உள்ள பிரபலமான அறிவிப்பு காட்சிப்படுத்தல் நூலகமாகும், குறிப்பாக அதன் சுருக்கமான மற்றும் நேர்த்தியான குறியீட்டிற்கு பெயர் பெற்றது. இருப்பினும், எளிமையான தரவுத்தொகுப்புகளில் கூட, பிழைகள் ஏற்படலாம், இது எதிர்பாராத காட்சி சிக்கல்களுக்கு வழிவகுக்கும். சீரற்ற அட்சரேகை மற்றும் தீர்க்கரேகை மதிப்புகளைப் பயன்படுத்தி புவியியல் தரவைத் திட்டமிடுவது போன்ற ஒரு சிக்கல்.

இந்தக் கட்டுரையில், Altair இல் வரைபடம் போன்ற காட்சிப்படுத்தலைத் திட்டமிடும் போது ஏற்படும் ஒரு குறிப்பிட்ட சிக்கலை ஆராய்வோம். குறியீடு சரியாகத் தோன்றினாலும், VSCode இல் உள்ள வெளியீடு ஒரு விசித்திரமான பிழையை உருவாக்குகிறது, அது சரிசெய்தல் கடினம். இது ஏன் நிகழ்கிறது மற்றும் அதை எவ்வாறு தீர்ப்பது என்பதைப் புரிந்துகொள்வதே இதன் நோக்கம்.

பயன்படுத்தப்படும் தரவுத்தொகுப்பில் அட்சரேகை மற்றும் தீர்க்கரேகை ஆயத்தொலைவுகள், மாதம் மற்றும் வவுச்சர் எண்ணிக்கைகள் போன்ற கூடுதல் தகவல்களும் அடங்கும். தரவு நன்கு கட்டமைக்கப்பட்டதாகத் தோன்றினாலும், சரியான அளவுருக்களைப் பயன்படுத்தினாலும், விளக்கப்படம் தவறாக வழங்கப்படுகிறது. தரவை சரியாகக் காட்சிப்படுத்த முயற்சிக்கும் பயனர்களுக்கு இது தடையை உருவாக்குகிறது.

குறியீடு மற்றும் தரவு வகைகளின் விரிவான பகுப்பாய்வு மூலம், பிழையின் மூல காரணத்தை நாங்கள் கண்டறிந்து, இந்த Altair சதிச் சிக்கலை எவ்வாறு சரிசெய்வது என்பது குறித்த படிப்படியான வழிகாட்டுதலை வழங்குவோம். நீங்கள் தரவு காட்சிப்படுத்தலுக்கு புதியவராக இருந்தாலும் அல்லது அனுபவம் வாய்ந்த பயனராக இருந்தாலும், பொதுவான தவறுகளைத் தவிர்க்க இந்த வழிகாட்டி உங்களுக்கு உதவும்.

அல்டேர் சதி பிழைகளைப் புரிந்துகொள்வது மற்றும் சரிசெய்தல்

மேலே உள்ள எடுத்துக்காட்டில், தோராயமாக உருவாக்கப்பட்ட அட்சரேகை மற்றும் தீர்க்கரேகை மதிப்புகளைப் பயன்படுத்தி, வரைபடம் போன்ற காட்சிப்படுத்தலில் புவியியல் தரவுப் புள்ளிகளைத் திட்டமிட அல்டேரைப் பயன்படுத்துகிறோம். வவுச்சர்களின் எண்ணிக்கையைக் குறிக்க குறிப்பான்களின் அளவு போன்ற பல்வேறு அளவுருக்களைப் பயன்படுத்தி, வெவ்வேறு மாதங்களில் விநியோகிக்கப்படும் வவுச்சர்களைக் காண்பிப்பதே இந்தக் காட்சிப்படுத்தலின் முதன்மை நோக்கமாகும். அத்தகைய தரவைத் திட்டமிடும் போது எதிர்கொள்ளும் முக்கிய சவால்களில் ஒன்று, ஒன்றுடன் ஒன்று சேரும் புள்ளிகள் (நெருங்கிய அட்சரேகைகள் மற்றும் தீர்க்கரேகைகளுக்கு) விளக்கப்படத்தை ஒழுங்கீனம் செய்யாமல் இருப்பதை உறுதி செய்வதாகும், அதனால்தான் நடுக்கம் அறிமுகப்படுத்தப்பட்டது.

சீரற்ற அட்சரேகை மற்றும் தீர்க்கரேகை தரவுகளை உருவாக்குவதன் மூலம் ஸ்கிரிப்ட் தொடங்குகிறது உணர்ச்சியற்றசீரற்ற எண் செயல்பாடுகள். இந்த செயல்பாடுகள் புவியியல் தரவை உருவகப்படுத்துகின்றன, மேலும் அதனுடன் இணைந்து பாண்டாக்கள், இந்தத் தரவு எளிதாகக் கையாளுவதற்கு DataFrame ஆக ஒழுங்கமைக்கப்பட்டுள்ளது. பயன்படுத்துவதன் மூலம் குறி_வட்டம்() Altair இல், ஒவ்வொரு தரவு புள்ளியும் வரைபடத்தில் ஒரு வட்டமாக காட்சிப்படுத்தப்படுகிறது. வட்டங்கள் அளவைப் பயன்படுத்தி அளவிடப்படுகின்றன alt.Size() குறியாக்கம், இது ஒரு இருப்பிடத்திற்கான வவுச்சர்களின் எண்ணிக்கையின்படி அவற்றை அளவிடுகிறது, ஒவ்வொரு தரவுப் புள்ளியுடனும் தொடர்புடைய அளவை பார்வையாளர் எளிதாகப் புரிந்துகொள்ள உதவுகிறது.

எவ்வாறாயினும், ஒரு பொதுவான சிக்கல் என்னவென்றால், மிக நெருக்கமான அல்லது ஒரே மாதிரியான ஆயங்களைக் கொண்ட தரவு புள்ளிகள் ஒன்றுடன் ஒன்று சேர்ந்து, காட்சிப்படுத்தலைக் குறைவாகத் தெளிவாக்குகிறது. இதைத் தீர்க்க, இரண்டாவது அணுகுமுறை நடுக்கத்தை அறிமுகப்படுத்துகிறது, அங்கு அட்சரேகை மற்றும் தீர்க்கரேகை மதிப்புகள் இரண்டிற்கும் ஒரு சிறிய சீரற்ற ஆஃப்செட் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இது ஒவ்வொரு புள்ளியையும் சற்று வித்தியாசப்படுத்துகிறது மற்றும் ஒன்றுடன் ஒன்று தவிர்க்க உதவுகிறது. டேட்டாஃப்ரேமில் புதிய புலங்களாக நடுங்கிய மதிப்புகளைச் சேர்ப்பதன் மூலம், அல்டேர் இந்த மாற்றப்பட்ட ஆயங்களை அசல்வற்றிற்குப் பதிலாகத் திட்டமிடலாம், தரவின் துல்லியத்தை இழக்காமல் மேலும் படிக்கக்கூடிய காட்சிப்படுத்தலை உறுதிசெய்கிறது.

ஸ்கிரிப்ட் பயன்படுத்தி யூனிட் சோதனைகளையும் ஒருங்கிணைக்கிறது அலகு சோதனை சதி குறியீட்டின் செயல்பாட்டை சரிபார்க்க நூலகம். ஆல்டேர் விளக்கப்படம் சரியாக நிறுவப்பட்டுள்ளதா மற்றும் நடுங்கும் தர்க்கம் எதிர்பார்த்தபடி செயல்படுகிறதா என்பதை சோதனை கேஸ் சரிபார்க்கிறது. காட்சிப்படுத்தல் மற்றும் சோதனையின் இந்த கலவையானது, தீர்வு பார்வைக்கு பயனுள்ளதாக மட்டுமல்லாமல், நீண்ட காலத்திற்கு நம்பகமானதாகவும் பராமரிக்கக்கூடியதாகவும் இருப்பதை உறுதி செய்கிறது. சேர்த்தல் உதவிக்குறிப்புகள் விளக்கப்படத்திற்கு, ஹோவரில் உள்ள ஒவ்வொரு புள்ளியையும் பற்றிய விரிவான தகவலை வழங்குவதன் மூலம் பயன்பாட்டினை மேலும் மேம்படுத்துகிறது, இது பயனர்களுக்கு அடிப்படையான தரவை ஆய்வு செய்வதற்கான விரைவான வழியை வழங்குகிறது.

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()

தரவு காட்சிப்படுத்தலில் ஆல்டேரின் நெகிழ்வுத்தன்மையை ஆராய்தல்

Altair உடன் பணிபுரிவதில் ஒரு முக்கிய அம்சம், தரவு காட்சிப்படுத்துதலுக்கான எளிய மற்றும் அறிவிப்பு அணுகுமுறையை பராமரிக்கும் போது சிக்கலான தரவுத்தொகுப்புகளை தடையின்றி கையாளும் திறன் ஆகும். Altair பயன்படுத்துகிறது வேகா-லைட் இலக்கணம், இது வண்ணம், அளவு மற்றும் வடிவம் போன்ற காட்சி பண்புகளுக்கு தரவு புலங்களை மேப்பிங் செய்வதன் மூலம் ஊடாடும் காட்சிப்படுத்தல்களை உருவாக்க பயனர்களை அனுமதிக்கிறது. இது, குறிப்பாக புவியியல் சதி அல்லது பல பிரிவுகள் சம்பந்தப்பட்ட சந்தர்ப்பங்களில், மூலத் தரவுகளிலிருந்து நுண்ணறிவுமிக்க காட்சிப்படுத்தல்களை விரைவாக உருவாக்குவதற்கு Altairஐ ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாக மாற்றுகிறது.

Altair இன் மற்றொரு முக்கியமான அம்சம் அதன் ஆதரவாகும் ஊடாடுதல். தேர்வுகள் போன்ற உள்ளமைக்கப்பட்ட செயல்பாடுகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், பயனர்கள் எளிதாக வடிகட்டலாம் மற்றும் விளக்கப்படத்தில் தரவை முன்னிலைப்படுத்தலாம். புவியியல் தரவை ஆராய்வதற்கு இது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும், குறிப்பிட்ட பகுதி அல்லது கால அளவைத் தேர்ந்தெடுப்பது ஆழமான நுண்ணறிவுகளை வழங்கும். ஊடாடுதல் பயனர்களை இணைப்பதன் மூலம் தரவைக் கீழே துளைக்க அனுமதிக்கிறது தேர்வுகள் மாற்றங்களுடன், ஜூம் அல்லது பான் கட்டுப்பாடுகள் அல்லது தனிப்பயன் உதவிக்குறிப்புகள் போன்ற மாறும் கூறுகளைச் சேர்ப்பதை சாத்தியமாக்குகிறது.

நாங்கள் விவாதித்த வரைபடம் போன்ற சிக்கலான காட்சிப்படுத்தல்களைக் கையாளும் போது, ​​சாத்தியமான பிழைகள் அல்லது காட்சி சிக்கல்களை நிர்வகிப்பது அவசியம். சில நேரங்களில், இந்த பிழைகள் தவறான தரவு குறியாக்கம் அல்லது ஆதரிக்கப்படாத தரவு வகைகளில் இருந்து வருகின்றன. திட்டமிடப்பட்ட தரவு சரியான வகையைச் சேர்ந்ததா என்பதை உறுதி செய்தல் (எ.கா., அளவு எண் மதிப்புகளுக்கு அல்லது பெயரளவு வகைப்படுத்தப்பட்ட மதிப்புகளுக்கு) துல்லியமான காட்சிப்படுத்தல்களை உருவாக்குவதற்கு முக்கியமானதாகும். தரவு வடிவங்களை சரியாகக் கையாளுதல் மற்றும் சேர்த்தல் பிழை கையாளுதல் உங்கள் ஸ்கிரிப்ட்களில் பிழைத்திருத்தத்தில் குறிப்பிடத்தக்க நேரத்தையும் முயற்சியையும் சேமிக்க முடியும்.