本篇文章给大家分享的是有关altair可视化库怎么在python中使用，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。
安装Altair：
依赖JupyterLab
$ pip install -U altair vega_datasets jupyterlab
导入Altair：
import altair as alt
绘制图表：
定义数据框
chart = alt.Chart(cars)
定义三个基本方法：数据、标记、编码
alt.Chart(data).mark_point.encode( encoding_1='column_1', encoding_2='column_2', )
x轴绘制：
alt.Chart(cars).mark_point.encode( x='Miles_per_Gallon' )
x轴和y轴结合绘制：
alt.Chart(cars).mark_line.encode( x='Miles_per_Gallon', y='Horsepower' )
生成图表：
知识点扩展：
Altair 和图形语法
Altair 是 Vega-Lite 的包装器。Vega-Lite 是 JavaScript 的高级可视化库，它最最重要的特点是，它的API是基于图形语法的。
什么是图形语法呢？图形语法听起来有点像一个抽象的功能，值得注意的是，它是 Altair 和其他 Python 可视化库之间最主要的区别。Altair 符合我们人类可视化数据的方式和习惯，Altair 只需要三个主要的参数：
• Mark. 数据在图形中的表达形式。点、线、柱状还是圆圈？
• Channels. 决定什么数据应该作为x轴，什么作为y轴；图形中数据标记的大小和颜色。
• Encoding. 指定数据变量类型。日期变量、量化变量还是类别变量？
基于以上三个参数，Altair 将会选择合理的默认值来显示我们的数据。
Altair 最让人着迷的地方是，它能够合理的选择颜色。如果我们在 Encoding 中指定变量类型为量化变量，那么 Altair 将会使用连续的色标来着色（默认为 浅蓝色-蓝色-深蓝色）。如果变量类型指定为类别变量，那么 Altair 会为每个类别赋予不同的颜色。（例如 红色，黄色，蓝色）
以上就是altair可视化库怎么在python中使用，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注亿速云行业资讯频道。
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