数据可视化之Altair

  • 1、引言
  • 2、Altair介绍
  • 2.1 基本定义
  • 2.2 常用功能
  • 2.3 安装
  • 2.4 代码示例
  • 3、总结

1、引言

小屌丝：鱼哥，你知道Altair吗

小鱼：我应不应该知道呢？

小屌丝：你说呢？

小鱼：那… 就不知道

小屌丝：这个可以知道。

小鱼：真的可以知道"在这里插入图片描述" >

小鱼： 此时，小鱼的心理想法，就如上图。

小屌丝：我就是想了解Altair

小鱼：那我就想知道今天泡澡人多不多。

小屌丝：你让我知道 Altair，我就让你知道泡澡…

小鱼：君子一言。

小屌丝：洗浴中心见。

2.2 常用功能

关于Altair的功能，确实很强大，这里，小鱼也例举几个，我们一起看下：

  • 数据可视化：Altair提供了广泛的数据可视化功能，包括散点图、柱状图、热力图、直方图等。用户可以通过简单的代码调用，将数据以直观的形式展示出来。
  • 数据探索：通过使用Altair的数据编码和数据链接功能，用户可以探索数据的不同维度之间的关系，以及数据中的模式和趋势。
  • 数据分类和汇总：Altair可以帮助用户对数据进行分类和汇总。例如，可以通过对油耗进行分类，统计不同油耗区间的汽车数量。
  • 多体系统仿真：Altair的MotionSolve™可以执行3D多体系统仿真，预测运动产品的动态响应并对其性能进行优化。这对于机械系统设计来说是非常有用的工具。
  • 优化设计：Altair内置了多种优化算法，可以帮助用户找到最佳的设计方案，提高产品的性能和可靠性。
  • 有限元分析：Altair提供了有限元分析功能，可以帮助用户解决各种复杂的工程问题，如结构分析、热分析、流体动力学分析等。
  • 网格生成：Altair提供了高级的网格生成技术，能够快速、准确地创建适用于有限元分析的网格。
  • 数据连接：Altair可以轻松地与其他数据分析和仿真软件进行连接，如ANSYS、SolidWorks等，以便进行更复杂的分析和优化。
  • 定制化开发：对于特定应用场景，Altair还支持定制化开发，以满足用户的特定需求。

了解了Altair的功能，我们就来看看Altair的代码展示。

2.3 安装

因为 Altair是三方库，所以，需要先安装，在使用。 老规矩， pip安装

pip install altair

其它安装方式，直接看这两篇:

《Python3，选择Python自动安装第三方库，从此跟pip说拜拜！！》 《Python3：我低调的只用一行代码，就导入Python所有库！》

2.4 代码示例

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time   : 2023-11-25
# @Author : Carl_DJ

'''
实现功能：
  使用 Altair 交互可视化
'''
import altair as alt
import numpy as np
import pandas as pd

#  根据x和y计算z的值，这里的公式是x的平方加上y的平方。这样我们就得到了一个二维网格上的z值
x, y = np.meshgrid(range(-5, 5), range(-5, 5))
z = x ** 2 + y ** 2

# 将此网格转换为 Altair 所需的柱状数据
source = pd.DataFrame({'x': x.ravel(),
                     'y': y.ravel(),
                     'z': z.ravel()})

alt.Chart(source).mark_rect().encode(
    x='x:O',
    y='y:O',
    color='z:Q'
)

运行结果

数据分析 数据可视化 数据

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