Python کے تصورات کے لیے Altair میں پلاٹ کی غیر متوقع غلطیوں کو درست کرنا

Altair میں پلاٹ ڈسپلے کے مسائل کا ازالہ کرنا

Altair Python میں ایک مشہور اعلانیہ تصوراتی لائبریری ہے، خاص طور پر اس کے مختصر اور خوبصورت کوڈ کے لیے جانا جاتا ہے۔ تاہم، آسان ترین ڈیٹا سیٹس کے ساتھ بھی، غلطیاں ہو سکتی ہیں، جس سے ڈسپلے کے غیر متوقع مسائل پیدا ہوتے ہیں۔ ایسے ہی ایک مسئلے میں بے ترتیب عرض البلد اور طول البلد کی قدروں کا استعمال کرتے ہوئے جغرافیائی اعداد و شمار کی منصوبہ بندی کرنا شامل ہے۔

اس مضمون میں، ہم Altair میں نقشے کی طرح کے تصور کی منصوبہ بندی کے دوران پیش آنے والے ایک مخصوص مسئلے کو تلاش کریں گے۔ اگرچہ کوڈ درست معلوم ہوتا ہے، VSCode میں آؤٹ پٹ ایک عجیب خرابی پیدا کرتا ہے جس کا ازالہ کرنا مشکل ہے۔ مقصد یہ سمجھنا ہے کہ ایسا کیوں ہوتا ہے اور اسے کیسے حل کیا جائے۔

استعمال کیے جانے والے ڈیٹاسیٹ میں عرض البلد اور طول البلد کوآرڈینیٹ شامل ہیں، اس کے ساتھ اضافی معلومات جیسے مہینہ اور واؤچر کی گنتی بھی شامل ہے۔ اگرچہ ڈیٹا اچھی طرح سے ترتیب دیا گیا ہے، بظاہر مناسب پیرامیٹرز استعمال کرنے کے باوجود، چارٹ غلط طریقے سے پیش کرتا ہے۔ یہ ڈیٹا کو صحیح طریقے سے دیکھنے کی کوشش کرنے والے صارفین کے لیے ایک رکاوٹ پیدا کرتا ہے۔

کوڈ اور اس میں شامل ڈیٹا کی اقسام کے تفصیلی تجزیے کے ذریعے، ہم غلطی کی اصل وجہ کی نشاندہی کریں گے اور اس Altair سازش کے مسئلے کو حل کرنے کے بارے میں مرحلہ وار رہنمائی فراہم کریں گے۔ چاہے آپ ڈیٹا ویژولائزیشن میں نئے ہوں یا تجربہ کار صارف، یہ گائیڈ آپ کو عام خرابیوں سے بچنے میں مدد کرے گا۔

الٹیر پلاٹ کی غلطیوں کو سمجھنا اور ان کا ازالہ کرنا

اوپر دی گئی مثال میں، ہم تصادفی طور پر تیار کردہ عرض البلد اور طول البلد کی قدروں کا استعمال کرتے ہوئے، نقشے کی طرح کے تصور پر جغرافیائی ڈیٹا پوائنٹس کی منصوبہ بندی کرنے کے لیے Altair کا استعمال کر رہے ہیں۔ اس تصور کا بنیادی مقصد واؤچرز کی تعداد کو ظاہر کرنے کے لیے مختلف پیرامیٹرز جیسے مارکر کے سائز کا استعمال کرتے ہوئے مختلف مہینوں میں تقسیم کیے گئے واؤچرز کو دکھانا ہے۔ اس طرح کے ڈیٹا کی منصوبہ بندی کرتے وقت درپیش کلیدی چیلنجوں میں سے ایک یہ یقینی بنانا ہے کہ اوور لیپنگ پوائنٹس (قریبی عرض البلد اور طول البلد کے لیے) چارٹ کو بے ترتیبی نہ بنائیں، اسی لیے جٹرنگ متعارف کرائی گئی ہے۔

اسکرپٹ کا استعمال بے ترتیب عرض البلد اور طول البلد ڈیٹا تیار کرکے شروع ہوتا ہے۔ بے حسکے بے ترتیب نمبر کے افعال۔ یہ افعال جغرافیائی ڈیٹا کی نقل کرتے ہیں، اور اس کے ساتھ مل کر پانڈے، اس ڈیٹا کو آسان ہینڈلنگ کے لیے ڈیٹا فریم میں ترتیب دیا گیا ہے۔ استعمال کرکے mark_circle() Altair میں، ہر ڈیٹا پوائنٹ کو نقشے پر ایک دائرے کے طور پر بصری طور پر دکھایا جاتا ہے۔ حلقوں کا استعمال کرتے ہوئے سائز کیا جاتا ہے۔ alt.Size() انکوڈنگ، جو انہیں فی مقام واؤچرز کی تعداد کے مطابق پیمانہ کرتی ہے، جس سے ناظرین کو ہر ڈیٹا پوائنٹ سے وابستہ مقدار کی آسانی سے تشریح کرنے میں مدد ملتی ہے۔

تاہم، ایک عام مسئلہ یہ ہے کہ بہت قریب یا ایک جیسے کوآرڈینیٹ والے ڈیٹا پوائنٹس اوورلیپ ہو سکتے ہیں، جس سے تصور کم واضح ہو جاتا ہے۔ اس کو حل کرنے کے لیے، دوسرا نقطہ نظر جٹرنگ متعارف کرایا جاتا ہے، جہاں عرض البلد اور طول البلد دونوں اقدار پر ایک چھوٹا بے ترتیب آفسیٹ لاگو ہوتا ہے۔ یہ ہر نقطہ کو قدرے مختلف بناتا ہے اور اوورلیپ سے بچنے میں مدد کرتا ہے۔ ڈیٹا فریم میں متزلزل اقدار کو نئے فیلڈز کے طور پر شامل کرنے سے، Altair ان تبدیل شدہ نقاط کو اصل کی بجائے پلاٹ کر سکتا ہے، ڈیٹا کی درستگی کو قربان کیے بغیر زیادہ پڑھنے کے قابل تصور کو یقینی بناتا ہے۔

اسکرپٹ کا استعمال کرتے ہوئے یونٹ ٹیسٹ بھی شامل کرتا ہے۔ اتحاد پلاٹنگ کوڈ کی فعالیت کی تصدیق کے لیے لائبریری۔ ٹیسٹ کیس چیک کرتا ہے کہ آیا الٹیر چارٹ صحیح طریقے سے انسٹینٹیٹ کیا گیا ہے اور اگر گھمبیر منطق توقع کے مطابق کام کرتی ہے۔ تصور اور جانچ کا یہ امتزاج اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ حل نہ صرف بصری طور پر موثر ہے بلکہ طویل مدت میں قابل اعتماد اور برقرار رکھنے کے قابل بھی ہے۔ شامل کرنا ٹول ٹپس چارٹ میں ہوور پر ہر پوائنٹ کے بارے میں تفصیلی معلومات فراہم کر کے استعمال کی اہلیت کو مزید بڑھاتا ہے، صارفین کو بنیادی ڈیٹا کا معائنہ کرنے کا ایک تیز طریقہ فراہم کرتا ہے۔

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()

ڈیٹا ویژولائزیشن میں الٹیر کی لچک کو تلاش کرنا

الٹیر کے ساتھ کام کرنے کا ایک اہم پہلو یہ ہے کہ ڈیٹا ویژولائزیشن کے لیے سادہ اور اعلانیہ انداز کو برقرار رکھتے ہوئے پیچیدہ ڈیٹاسیٹس کو بغیر کسی رکاوٹ کے ہینڈل کرنے کی صلاحیت ہے۔ Altair استعمال کرتا ہے ویگا لائٹ گرامر، جو صارفین کو رنگ، سائز اور شکل جیسی بصری خصوصیات میں ڈیٹا فیلڈز کی نقشہ سازی کرکے انٹرایکٹو ویژولائزیشن بنانے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ Altair کو خام ڈیٹا سے فوری طور پر بصیرت انگیز تصورات پیدا کرنے کے لیے ایک طاقتور ٹول بناتا ہے، خاص طور پر ایسے معاملات میں جہاں جغرافیائی سازش یا متعدد زمرے شامل ہوں۔

الٹیر کی ایک اور اہم خصوصیت اس کی حمایت ہے۔ تعامل. بلٹ ان فنکشنز جیسے سلیکشنز کا استعمال کرتے ہوئے، صارفین آسانی سے چارٹ پر ڈیٹا کو فلٹر اور ہائی لائٹ کر سکتے ہیں۔ یہ جغرافیائی اعداد و شمار کو تلاش کرنے کے لیے انتہائی مفید ہے، جہاں ایک مخصوص علاقہ یا ٹائم فریم کا انتخاب گہری بصیرت فراہم کر سکتا ہے۔ انٹرایکٹیویٹی صارفین کو ملا کر ڈیٹا میں ڈرل ڈاؤن کرنے کی بھی اجازت دیتی ہے۔ انتخاب تبدیلیوں کے ساتھ، متحرک عناصر جیسے زوم یا پین کنٹرول، یا حسب ضرورت ٹول ٹپس کو شامل کرنا ممکن بناتا ہے۔

پیچیدہ تصورات سے نمٹتے وقت، جیسا کہ نقشہ جس پر ہم نے بحث کی ہے، ممکنہ غلطیوں یا ڈسپلے کے مسائل کا انتظام کرنا ضروری ہے۔ بعض اوقات، یہ غلطیاں غلط ڈیٹا انکوڈنگ یا غیر تعاون یافتہ ڈیٹا کی اقسام سے آتی ہیں۔ اس بات کو یقینی بنانا کہ جو ڈیٹا پلاٹ کیا جا رہا ہے وہ صحیح قسم کا ہے (مثال کے طور پر، مقداری عددی اقدار کے لیے یا برائے نام واضح اقدار کے لیے) درست تصورات پیدا کرنے کے لیے اہم ہے۔ ڈیٹا فارمیٹس کو مناسب طریقے سے ہینڈل کرنا اور شامل کرنا غلطی سے نمٹنے آپ کے اسکرپٹس میں ڈیبگنگ میں اہم وقت اور محنت کی بچت ہو سکتی ہے۔