Altairで画像データをプロットできますか?


回答:


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Altairには、URLで利用できる画像をプロットしたい場合に使用できる画像マークがあります。例えば:

import altair as alt
import pandas as pd

source = pd.DataFrame.from_records([
      {"x": 0.5, "y": 0.5, "img": "https://vega.github.io/vega-datasets/data/ffox.png"},
      {"x": 1.5, "y": 1.5, "img": "https://vega.github.io/vega-datasets/data/gimp.png"},
      {"x": 2.5, "y": 2.5, "img": "https://vega.github.io/vega-datasets/data/7zip.png"}
])

alt.Chart(source).mark_image(
    width=50,
    height=50
).encode(
    x='x',
    y='y',
    url='img'
)

ここに画像の説明を入力してください

Altairは、2次元のデータ配列を画像として表示するのにはあまり適していません。これは、文法は主に構造化された表形式のデータを扱うように設計されているためです。ただし、フラット化変換ウィンドウ変換を組み合わせて使用​​することは可能です。

リンクしたページのデータを使用した例を次に示します。

import altair as alt
import pandas as pd
from sklearn.datasets import fetch_lfw_people
faces = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=60)

data = pd.DataFrame({
    'image': list(faces.images[:12])  # list of 2D arrays
})

alt.Chart(data).transform_window(
    index='count()'           # number each of the images
).transform_flatten(
    ['image']                 # extract rows from each image
).transform_window(
    row='count()',            # number the rows...
    groupby=['index']         # ...within each image
).transform_flatten(
    ['image']                 # extract the values from each row
).transform_window(
    column='count()',         # number the columns...
    groupby=['index', 'row']  # ...within each row & image
).mark_rect().encode(
    alt.X('column:O', axis=None),
    alt.Y('row:O', axis=None),
    alt.Color('image:Q',
        scale=alt.Scale(scheme=alt.SchemeParams('greys', extent=[1, 0])),
        legend=None
    ),
    alt.Facet('index:N', columns=4)
).properties(
    width=100,
    height=120
)

ここに画像の説明を入力してください


@jakevdpありがとうございます。あなたとあなたの本は素晴らしいです。numair配列からデータをパンダデータフレームに変換せずに直接視覚化できるようにするaltair-vizの新機能を期待できますか、それとも長い間matplotlibに依存する必要がありますか?
arjan-hada

いいえ、Altairの文法は、構造化された表形式のデータと密接に結びついています。ラベル付けされていない多次元配列として指定されたデータをサポートすることは決してありません。
jakevdp
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