如何从Altair中的选定基准中检索属性？

如何解决如何从Altair中的选定基准中检索属性？

我有一个Streamlit仪表板，它使我可以使用altair图交互式地探索t-SNE嵌入。我试图弄清楚如何访问选定基准的元数据，以便可以可视化相应的图像。换句话说，给定：

selector = alt.selection_single()
chart = (
    alt.Chart(df)
    .mark_circle()
    .encode(x="tSNE_dim1",y="tSNE_dim2",color="predicted class",tooltip=["image url","predicted class"])
    .add_selection(selector)
)

...有什么类似于

selected_Metadata = selector.tooltip
update_dashboard_img(img=selected_Metadata["image url"],caption=selected_Metadata["predicted class"])

我知道image marks，但是图像在S3上，并且其中太多以至于无法容纳在图中。

解决方法

不幸的是，Altair没有提供任何机制来将信息从javascript渲染传递回Python内核，因此通常无法做您想做的事情。

（编辑：streamlit对此有一个解决方案，如果您使用他们的平台，则可以使用，但我不知道有任何通常适用的解决方案）。

,

我不想与Altair的创建者不同意，但是我能够使用streamlit-vega-lite package实现这一目标。这可以通过使用altair_component()将对图表创建函数的调用进行包装来完成：

    from streamlit_vega_lite import altair_component
    ...

    event_dict = altair_component(altair_chart=create_tsne_chart(tsne_df))
    # note: works with selector = alt.selection_interval(),not selection_single()
    dim1_bounds,dim2_bounds = event_dict.get("dim1"),event_dict.get("dim2")
    if dim1_bounds:
        (dim1_min,dim1_max),(dim2_min,dim2_max) = dim1_bounds,dim2_bounds
        selected_images = tsne_df[
            (tsne_df.dim1 >= dim1_min)
            & (tsne_df.dim1 <= dim1_max)
            & (tsne_df.dim2 >= dim2_min)
            & (tsne_df.dim2 <= dim2_max)
        ]
        st.write("Selected Images")
        st.write(selected_images)

        if len(selected_images) > 0:
            for _index,row in selected_images.iterrows():
                img = get_img(row["image url"])
                st.image(img,caption=f"{row['image url']} {row['predicted class']}",use_column_width=True)

event_dict仅包含有关selector范围的信息。因此，您必须使用这些值来重新选择在交互式图表中选择的数据。