在Python中使用 Altair 绘制面积图

Altair 是一种 Python 可视化库，它基于 Vega-Lite，可以帮助我们创建美丽、丰富的交互式图表。在本文中，我们将介绍如何使用 Altair 绘制面积图。

安装

在继续之前，我们需要先安装 Altair。可以使用以下命令：

pip install altair

数据准备

下面是一个我们将使用的示例数据，它展示了某个城市每天的温度变化：

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(0)

data = pd.DataFrame({
    'date': pd.date_range('2022/01/01', periods=365),
    'temperature': np.random.normal(25, 5, 365)
})

绘制面积图

要绘制面积图，我们需要使用 Altair 的 mark_area() 函数。下面是一个简单的面积图示例：

import altair as alt

alt.Chart(data).mark_area(
    opacity=0.3,
    interpolate='step'
).encode(
    x='date',
    y='temperature',
)

这将绘制一个基本的面积图，其中每个点都代表一天的温度。该图表使用 opacity 属性设置不透明度，使用 interpolate 属性设置插值类型。

更改颜色

您可以使用 color 属性更改面积的颜色。例如，以下代码将面积设置为蓝色：

alt.Chart(data).mark_area(
    opacity=0.3,
    interpolate='step',
    color='blue'
).encode(
    x='date',
    y='temperature',
)

堆叠面积图

您可以使用 stack 属性创建堆叠面积图。在堆叠面积图中，每个面积都叠加在前一个面积的顶部，以显示每个组成部分的相对大小。例如，以下代码将绘制一个由三个组成部分组成的堆叠面积图：

data = pd.DataFrame({
    'date': pd.date_range('2022/01/01', periods=365),
    'temperature1': np.random.normal(25, 5, 365),
    'temperature2': np.random.normal(20, 4, 365),
    'temperature3': np.random.normal(30, 6, 365)
})

alt.Chart(data).mark_area(
    opacity=0.3,
    interpolate='step',
    stacked='normalize'
).encode(
    x='date',
    y='temperature',
    color=alt.Color('variable')
).transform_fold(
    ['temperature1', 'temperature2', 'temperature3'],
    as_=['variable', 'temperature']
)

在这个例子中，我们将 stack 属性设置为 normalize，以使每个组件占整个面积的相对大小。我们还使用 transform_fold 函数将三个温度列合并为一个 'temperature' 列。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用 Altair 绘制面积图。我们学习了如何设置图表样式、更改颜色和绘制堆叠面积图。如果您感兴趣使用 Altair 实现更多类型的图表，我建议你参阅官方文档。