堪比Excel，Python可视化神器Altair入门详解

数据转化成更直观的图片，对于理解数据背后的真相很有帮助。如果你有这方面的需求，而且还在使用Python，那么强烈推荐你试一试Altair。

Altair是一个专为Python编写的可视化软件包，它能让数据科学家更多地关注数据本身和其内在的联系。

Altair由华盛顿大学的数据科学家Jake Vanderplas编写，目前在GitHub上已经收获超过7200星。

最近，Medium上一位小姐姐Parul Pandey分享了Altair的入门教程，希望对从事数据科学的用户有帮助。量子位对主要内容进行了编译整理。

使用教程

Parul以汽车数据为例，将一个汽车数据集“cars”载入到Altair中。

cars中包含汽车的生产年份、耗油量、原产国等9个方面的数据，后面将对这些内容进行可视化处理。

安装和导入Altair软件包

除了安装Altair和它的依赖软件外，还需要安装其他前端工具，比如Jupyter Notebook、JupyterLab、Colab等等。

Parul小姐姐推荐安装JupyterLab：

$ pip install -U altair vega_datasets jupyterlab

需要注意的是，由于Altair的教程文档中还包含vega数据集，因此也需要一并安装上。

接着在终端中输入：jupyter lab，就能在你的浏览器中自动打开它啦。

在代码开头别忘了导入Altair：

import altair as alt

完成以上准备工作，我们就可以开始绘图了

开始绘制图表

Altair中的基本对象是Chart，它将数据框作为单个参数。你可以这样定义它：

chart = alt.Chart(cars)

Chart有三个基本方法：数据（data）、标记（mark）和编码（encode），使用它们的格式如下：

alt.Chart(data).mark_point().encode(encoding_1='column_1',encoding_2='column_2',# etc.)

数据顾名思义，直接导入cars数据集即可。标记和编码则决定着绘制图表的样式，下面着重介绍这两部分。

标记可以让用户在图中以不同形状来表示数据点，比如使用实心点、空心圆、方块等等。

如果我们只