如何突出显示 Altair 热图中的列？

如何解决如何突出显示 Altair 热图中的列？

我想将读者的注意力引导到热图中的某些列（或行和列）上，同时仍保留完整的上下文。

我可以使用 alt.condition 来改变颜色和不透明度。两者都在某种程度上起作用。但是不透明度的变化以与值变化类似的方式可视化。使用不同的颜色会改变对价值观的看法。我想做的是在要突出显示的连续列周围放置黄色或红色边框。

这就是我现在所拥有的。还有其他想法吗？

    import altair as alt
    alt.data_transformers.disable_max_rows()
    
    def create_att_chart(df,keys_to_highlight=[],width=150,height=150,title=None,labels_x=True,labels_y=True):
        
        properties = {}
        if title:  
            properties['title'] = title  
         
        if width:  properties['width']  = width
        if height: properties['height'] = height
            
        chart = alt.Chart(df).mark_rect().encode(
            x=alt.X('k:N',sort=None,axis=alt.Axis(labels=labels_x,ticks=False),title=None),y=alt.Y('q:N',axis=alt.Axis(labels=labels_y,opacity=alt.Opacity('a:Q',legend=None),column=alt.Column('h:N',header=alt.Header(labels=False),spacing=0.),row=   alt.Row(   'l:N',spacing=5.))
            
        if keys_to_highlight:
            chart = chart.encode(
                color=alt.condition(
                    alt.Predicate(alt.FieldOneOfPredicate(field='k',oneOf=keys_to_highlight)),alt.value('orange'),alt.value('blue')))
        else:
            chart = chart.encode(color=alt.value('blue'))
        
        return chart.properties(**properties)

    [..]

    ((create_att_chart(df_pt,['sage','##maker'],title='Pre-Trained') | create_att_chart(df_ft,title='Fine-Tuned',labels_y=False)).properties(padding=0))

解决方法

您可以尝试使用 stroke 编码的条件而不是 color，但我认为这会给您在每个框周围画笔，这可能不是您想要的。相反，您可以在文档中的此示例中使用 mark_rule 或 mark_rect：

import altair as alt
import numpy as np
import pandas as pd

# Compute x^2 + y^2 across a 2D grid
x,y = np.meshgrid(range(-5,5),range(-5,5))
z = x ** 2 + y ** 2
# Convert this grid to columnar data expected by Altair
source = pd.DataFrame({'x': x.ravel(),'y': y.ravel(),'z': z.ravel()})

heatmap = alt.Chart(source).mark_rect().encode(
    x='x:O',y='y:O',color=alt.Color('z:Q',scale=alt.Scale(scheme='blues')))

现在添加规则：

rule1 = alt.Chart(df).mark_rule(stroke='orange',strokeWidth=2).encode(x=alt.value(20))
rule2 = alt.Chart(df).mark_rule(stroke='orange',strokeWidth=2).encode(x=alt.value(60))
heatmap + rule1 + rule2

顶级规则可能更具吸引力/优雅，如果需要，您可以使用 mark_text 在其上方添加文本：

rule1 = alt.Chart(df).mark_rule(stroke='orange',strokeWidth=3).encode(
    y=alt.value(-5),x=alt.value(20),x2=alt.value(60))
heatmap + rule1

mark_rect 有效，但在正方形中间添加线条，因为比例是有序的，并且定量 mark_rect 弄乱了轴：

df = pd.DataFrame({'x': [0],'x2': [3]})
box = alt.Chart(df).mark_rect(color='',stroke='orange',strokeWidth=2).encode(
    x='x:O',x2=alt.X2('x2:O',title='x'))
heatmap + box

如果您尝试在它们之间添加线，则会创建新的顺序轴标记。您可以滥用这一点并通过分离使线条变白以突出显示，但轴上的刻度线仍然存在，因此您必须使用 lablExpr 或类似方法将它们删除。

df = pd.DataFrame({'x': [0.5],'x2': [3.5]})
box = alt.Chart(df).mark_rect(color='',stroke='white').encode(
    x='x:O',title='x'))
(heatmap + box).configure_view(stroke=None)