大家好！我是安夏学姐。今天要给大家介绍一个特别棒的Python数据可视化库 - Altair。作为一个基于 Vega 和 Vega-Lite 的声明式可视化库，Altair 让我们能够用简洁优雅的语法创建各种精美的统计图表。让我们一起来探索这个强大的工具吧！
## 为什么选择 Altair？
在众多Python可视化库中，我特别喜欢 Altair 的原因有这么几个：
1. **声明式语法**：只需要告诉 Altair 你想要什么，而不是怎么做
2. **优雅的链式API**：代码读起来就像在用自然语言描述图表
3. **强大的交互能力**：轻松实现缩放、平移、筛选等交互功能
4. **完善的统计转换**：内置多种统计计算功能
## 基础环境准备
首先需要安装必要的包：
```python
# 安装必要的包
！pip install altair vega_datasets pandas
然后导入需要的模块：
import altair as alt
import pandas as pd
from vega_datasets import data
让我们从一个简单的散点图开始：
# 加载示例数据
cars = data.cars()
# 创建散点图
chart = alt.Chart(cars).mark_circle().encode(
x='Horsepower'，
y='Miles_per_Gallon'，
color='Origin'
)
小贴士：Altair 的图表构建遵循“图层语法”，通过 mark_xxx() 指定图形类型，encode() 设置数据映射。
Altair 让添加交互变得超级简单：
# 添加选择功能的散点图
brush = alt.selection_interval()
chart = alt.Chart(cars).mark_circle().encode(
x='Horsepower'，
y='Miles_per_Gallon'，
color=alt.condition(brush， 'Origin'， alt.value('lightgray'))
).add_selection(brush)
一个很酷的特性是可以轻松组合多个图表：
# 创建柱状图和折线图的组合
source = data.stocks()
base = alt.Chart(source)
bar = base.mark_bar().encode(
x='date：T'，
y='price：Q'
)
line = base.mark_line(color='red').encode(
x='date：T'，
y='price：Q'
)
chart = bar + line
注意事项：使用 + 运算符可以叠加图层，使用 & 运算符可以并排显示图表。
Altair 内置了很多统计转换功能：
# 创建带有置信区间的回归线
chart = alt.Chart(cars).mark_point().encode(
x='Horsepower'，
y='Miles_per_Gallon'
).transform_regression(
'Horsepower'， 'Miles_per_Gallon'，
confidence_interval='level'
)
图表可以保存为多种格式：
# 保存为HTML
chart.save('my_chart.html')
# 保存为PNG（需要安装 selenium）
chart.save('my_chart.png')
给大家留一个小练习：
小伙伴们，今天的 Python 学习之旅就到这里啦！记得动手敲代码，有问题随时在评论区问安夏学姐我哦。Altair 真的是一个特别优雅的可视化工具，希望你们也能爱上它！祝大家学习愉快，Python 学习节节高！
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·end·
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