Python Görselleştirmeleri için Altair'de Beklenmeyen Çizim Hatalarını Düzeltme

Altair'de Grafik Görüntüleme Sorunlarını Giderme

Altair, Python'da özellikle kısa ve zarif koduyla bilinen popüler bir bildirimsel görselleştirme kitaplığıdır. Ancak en basit veri kümelerinde bile hatalar meydana gelebilir ve bu da beklenmeyen görüntüleme sorunlarına yol açabilir. Böyle bir sorun, rastgele enlem ve boylam değerleri kullanılarak coğrafi verilerin çizilmesini içerir.

Bu makalede, Altair'de harita benzeri bir görselleştirme çizerken karşılaşılan belirli bir sorunu inceleyeceğiz. Kod doğru görünse de VSCode'daki çıktı, giderilmesi zor olan garip bir hata üretiyor. Amaç bunun neden olduğunu ve nasıl çözüleceğini anlamaktır.

Kullanılan veri kümesi, ay ve kupon sayıları gibi ek bilgilerin yanı sıra enlem ve boylam koordinatlarını içerir. Veriler iyi yapılandırılmış gibi görünse de, görünüşte uygun parametreler kullanılmasına rağmen grafik hatalı şekilde işleniyor. Bu, verileri düzgün bir şekilde görselleştirmeye çalışan kullanıcılar için bir engel oluşturur.

Kodun ve ilgili veri türlerinin ayrıntılı bir analizi yoluyla hatanın temel nedenini belirleyeceğiz ve bu Altair çizim sorununun nasıl düzeltileceği konusunda adım adım rehberlik sağlayacağız. İster veri görselleştirmede yeni olun ister deneyimli bir kullanıcı olun, bu kılavuz sık karşılaşılan tuzaklardan kaçınmanıza yardımcı olacaktır.

Altair Çizim Hatalarını Anlama ve Sorun Giderme

Yukarıdaki örnekte, rastgele oluşturulmuş enlem ve boylam değerlerini kullanarak harita benzeri bir görselleştirme üzerinde jeouzaysal veri noktalarını çizmek için Altair'i kullanıyoruz. Bu görselleştirmenin temel amacı, kupon sayısını temsil eden işaretçilerin boyutu gibi çeşitli parametreler kullanılarak farklı aylara dağıtılan kuponları göstermektir. Bu tür verileri çizerken karşılaşılan en önemli zorluklardan biri, örtüşen noktaların (yakın enlemler ve boylamlar için) grafiği karmaşıklaştırmamasını sağlamaktır; bu nedenle titreme ortaya çıkar.

Komut dosyası, aşağıdakileri kullanarak rastgele enlem ve boylam verileri üreterek başlar: uyuşukrasgele sayı fonksiyonları. Bu işlevler coğrafi verileri simüle eder ve bunlarla birlikte pandalar, bu veriler kolay kullanım için bir DataFrame halinde düzenlenmiştir. Kullanarak mark_circle() Altair'de her veri noktası harita üzerinde görsel olarak bir daire şeklinde temsil edilir. Daireler aşağıdakiler kullanılarak boyutlandırılır: alt.Size() Bunları konum başına kupon sayısına göre ölçeklendiren kodlama, izleyicinin her veri noktasıyla ilişkili miktarı kolayca yorumlamasına yardımcı olur.

Bununla birlikte yaygın bir sorun, çok yakın veya aynı koordinatlara sahip veri noktalarının üst üste gelebilmesi ve görselleştirmenin daha az net hale gelmesidir. Bunu çözmek için ikinci yaklaşım, hem enlem hem de boylam değerlerine küçük bir rastgele sapmanın uygulandığı titreşimi ortaya koyar. Bu, her noktayı biraz farklı kılar ve örtüşmeyi önlemeye yardımcı olur. Altair, titreşen değerleri DataFrame'e yeni alanlar olarak ekleyerek orijinal koordinatlar yerine bu değiştirilmiş koordinatları çizebilir ve verilerin doğruluğundan ödün vermeden daha okunaklı bir görselleştirme sağlayabilir.

Komut dosyası aynı zamanda birim testleri de içerir. birim test Çizim kodunun işlevselliğini doğrulamak için kitaplık. Test senaryosu, Altair grafiğinin doğru şekilde başlatılıp başlatılmadığını ve titreşim mantığının beklendiği gibi çalışıp çalışmadığını kontrol eder. Bu görselleştirme ve test kombinasyonu, çözümün yalnızca görsel olarak etkili olmasını değil aynı zamanda uzun vadede güvenilir ve sürdürülebilir olmasını da sağlar. Ekleme ipuçları Grafiğe ekleme, fareyle üzerine gelindiğinde her nokta hakkında ayrıntılı bilgi sağlayarak, kullanıcılara temel verileri incelemeleri için hızlı bir yol sunarak kullanılabilirliği daha da artırır.

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()

Altair'in Veri Görselleştirmedeki Esnekliğini Keşfetmek

Altair ile çalışmanın önemli yönlerinden biri, veri görselleştirmeye yönelik basit ve bildirime dayalı bir yaklaşımı sürdürürken karmaşık veri kümelerini sorunsuz bir şekilde işleme yeteneğidir. Altair şunu kullanıyor: Vega-Lite Kullanıcıların veri alanlarını renk, boyut ve şekil gibi görsel özelliklerle eşleştirerek etkileşimli görselleştirmeler oluşturmasına olanak tanıyan dilbilgisi. Bu, Altair'i, özellikle coğrafi çizimin veya birden fazla kategorinin söz konusu olduğu durumlarda, ham verilerden hızlı bir şekilde anlamlı görselleştirmeler oluşturmak için güçlü bir araç haline getirir.

Altair'in bir diğer kritik özelliği de etkileşim. Kullanıcılar, seçimler gibi yerleşik işlevleri kullanarak grafikteki verileri kolayca filtreleyebilir ve vurgulayabilir. Bu, belirli bir bölgeyi veya zaman dilimini seçmenin daha derin bilgiler sağlayabileceği jeo-uzaysal verileri araştırmak için son derece kullanışlıdır. Etkileşim aynı zamanda kullanıcıların birleştirerek verileri derinlemesine incelemesine de olanak tanır. seçimler Yakınlaştırma veya kaydırma kontrolleri veya özel araç ipuçları gibi dinamik öğelerin eklenmesini mümkün kılan dönüşümlerle.

Tartıştığımız harita gibi karmaşık görselleştirmelerle uğraşırken olası hataları veya görüntüleme sorunlarını yönetmek çok önemlidir. Bazen bu hatalar yanlış veri kodlamasından veya desteklenmeyen veri türlerinden kaynaklanır. Çizilen verilerin doğru türde olduğundan emin olmak (ör. nicel sayısal değerler için veya nominal kategorik değerler için) doğru görselleştirmeler üretmek açısından kritik öneme sahiptir. Veri formatlarını doğru şekilde işlemek ve eklemek hata işleme komut dosyalarınızda hata ayıklama sırasında önemli ölçüde zaman ve çaba tasarrufu sağlayabilirsiniz.