如何解决Altair:以连续比例着色的散点图上的回归
我正在尝试使用 altair 来显示散点图,其中标记颜色由非分类特征(连续)给出,并在其上添加回归线。不过,我对 altair 还是很陌生。
首先,here's a sample of the data I'm inputting into Altair。
So far I can create either the colouring without a regression:
chart = alt.Chart(df).mark_circle(size=60).encode(
x='Lambda',y='ACR',color='Consensus',tooltip=["Tolerance Prevalence","Consensus","ACR","Lambda"]
)
chart.interactive() + chart.transform_regression(
'Lambda','ACR',method="quad"
).mark_line(color="red")
Or a regression without the desired colour scale. 我可以通过简单地删除第一条指令中的“color='consensus'”行来做到这一点。
我尝试过改变回归方法,甚至不同的特征组合都无济于事。 是否有任何参数或 altair 函数可以用来轻松解决此问题?
提前致谢!
编辑 1
完整代码:
import altair as alt
import pandas as pd
import numpy as np
df = read_csv("processed.txt")
chart = alt.Chart(df).mark_circle(size=60).encode(
x='Lambda',"Lambda"]
)
chart.interactive() + chart.transform_regression(
'Lambda',method="quad").mark_line(color="red")
chart
解决方法
您可以定义一个没有着色的基本图表,然后从中构建散点和回归线:
import altair as alt
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv("Downloads/processed.txt",sep=' ')
base = alt.Chart(df).mark_circle(size=60).encode(
x='Lambda',y='ACR',)
scatter = base.encode(
color='Consensus',tooltip=["Tolerance Prevalence","Consensus","ACR","Lambda"]
)
line = base.mark_line(color="red").transform_regression(
'Lambda','ACR',method="quad")
scatter + line
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