如何使用Altair在Python中制作密度图？

Altair是一种在Python中的统计可视化库。这个库基于vega和vega-lite的javascript库。此外，我们可以在Python中以密度图的形式可视化数据分布。这些图标对于需要比较不同组之间的变量分布或者需要可视化分布形状的情况非常有用。密度图的有用应用包括可视化数据形状、异常值检测、比较分布和模型选择。本文通过Python代码演示了密度图的制作。为了更好地理解，我们将考虑一个使用全部步骤给出的示例。

示例1：使用Altair库在Python中制作密度图。

查找用户的当前位置并将位置坐标显示在HTML页面上。

用必要步骤解释代码

步骤1： 首先导入必要的库：

import altair as altr
import pandas as pd

第二步： 加载数据

在这个例子中，使用了包含泰坦尼克号乘客信息的“titanic_data”

第三步： 创建图表对象

Chart = altr.chart(titanic_data)

第四步： 转换数据

使用 transform_density 方法计算变量的密度估计。

第五步： 添加区域标记。在创建区域图时，使用 mark_area 方法。

第六步： 使用 encode 方法将需要绘制的变量映射到x轴。

第七步： 使用 encode 方法将需要绘制的密度变量映射到y轴。

第八步： 使用 encode 方法将需要绘制的颜色变量映射到图表的颜色。scale参数与颜色0和1相对应。

第九步： 包括 tooltip 信息。Tooltip是一个弹出框，在用户悬停在图表或图形上的数据点上时出现。

第十步： 设置图表的属性。使用 Properties 方法设置图表的标题和大小。

第十一步： 显示图表。在这里使用display方法展示图表。

在Jupyter Notebook中使用Python的示例代码

下面是经过测试的代码，它利用Python中的Altair生成了泰坦尼克号旅客年龄分布的密度图，按照他们的生存状况进行分组。

示例

import altair as altr
import panda as pd 
titanic_data = pd.read_csv("https://web.stanford.edu/class/archive/cs/cs109/cs109.1166/stuff/titanic.csv")
# Generate the density plot 
chart = altr.Chart(titanic_data).transform_density( 
             density='Age', 
             as_=['Age', 'density'], 
             groupby=['Survived'], 
             extent=[0, 100] 
).mark_area(orient='horizontal', opacity=0.5).encode(    
            x=altr.X('Age:Q', title='Age'), 
            y=altr.Y('density:Q', title='Density'), 
            color=altr.Color('Survived:N', scale=altr.Scale(domain=[0, 1], range=['red', 'blue']),   
           title='Survived'),
          tooltip=['Survived:N', 'Age:Q', 'density:Q']
 ).properties(title='Age Density Plot of Titanic Travellers', width=600, height=300) 
# Render the chart
 chart.display()
chart.show()

不同方法的主要功能在这里进行描述，已在此代码中使用。

‘transform_density’: 在这里使用’transform_density’方法来计算两个变量（’age’和’survived’）的密度估计。

transform_density接受了几个参数：