altair.Longitude2Datum#

class altair.Longitude2Datum(datum, bandPosition=Undefined, title=Undefined, type=Undefined, **kwds)#

Longitude2Datum 模式封装器。

参数:

bandPositionfloat

在堆叠、分箱、时间单位或带状比例尺的带状上的相对位置。例如，如果设置为 0，标记将位于带状的开头；如果设置为 0.5，则位于带状的中间。

datumstr, bool, dict, float, ExprRef, DateTime, RepeatRef, PrimitiveValue, None

数据域中的一个常量值。

titlestr, Text, Sequence[str], None

字段的标题。如果为 null，则标题将被移除。

默认值： 来自字段名称和转换函数（aggregate, bin 和 timeUnit）的派生。如果字段具有聚合函数，则函数将作为标题的一部分显示（例如，"Sum of Profit"）。如果字段是分箱的或应用了时间单位，则应用的函数将显示在括号中（例如，"Profit (binned)", "Transaction Date (year-month)"）。否则，标题只是字段名称。

注意:

1) 您可以通过在 config 中提供 fieldTitle 属性，或通过 compile 函数的选项中的 fieldTitle 函数来自定义默认的字段标题格式。

2) 如果同时定义了字段定义的 title 以及轴、标题或图例的 title，将使用轴/标题/图例的标题。

typeType, Literal[‘quantitative’, ‘ordinal’, ‘temporal’, ‘nominal’, ‘geojson’]

编码字段或常量值（datum）的测量类型（"quantitative", "temporal", "ordinal", 或 "nominal"）。它也可以是编码 ‘geoshape’ 的 "geojson" 类型。

Vega-Lite 在许多情况下会自动推断数据类型，如下所述。但是，以下情况需要为字段指定类型：(1) 字段不是 nominal 类型，并且字段编码没有指定 aggregate（除了 argmin 和 argmax`），bin，比例尺类型，自定义 sort 顺序，或 timeUnit`；或 (2) 您希望为带有 bin 或 timeUnit 的字段使用 ordinal 比例尺。


默认值
1) 对于数据 field`，"nominal" 是默认数据类型，除非字段编码具有满足以下条件的 aggregate, channel`, bin, 比例尺类型，sort，或 timeUnit`: `


"quantitative" 是以下情况的默认类型：(1) 编码字段包含 bin 或 aggregate`（除了 "argmin" 和 "argmax"`）；(2) 编码通道是 latitude 或 longitude` 通道；或 (3) 如果指定的比例尺类型是定量比例尺。

"temporal" 是以下情况的默认类型：(1) 编码字段包含 timeUnit`；或 (2) 指定的比例尺类型是时间或 utc 比例尺。

"ordinal" 是以下情况的默认类型：(1) 编码字段包含自定义排序顺序；(2) 指定的比例尺类型是 ordinal/point/band 比例尺；或 (3) 编码通道是 order`。



对于数据域中的常量值（datum`）



如果 datum 是数字，则为 "quantitative"`.`

如果 datum 是字符串，则为 "nominal"`.`

如果 datum 是日期时间对象，则为 "temporal"`.`


注意

数据 type 描述的是数据的语义，而不是原始数据类型（数字、字符串等）。相同的原始数据类型可以具有不同的测量类型。例如，数值数据可以表示定量、有序或名义数据。
时间字段的数据值可以是日期时间字符串（例如，"2015-03-07 12:32:17", "17:01", "2015-03-16". "2015"）或时间戳数字（例如，1552199579097`）。

与 bin 一起使用时，type 属性可以是 "quantitative"（用于线性分箱比例尺）或 “ordinal”（用于有序分箱比例尺）。
与 timeUnit 一起使用时，type 属性可以是 "temporal"（默认，用于时间比例尺）或 “ordinal”（用于有序比例尺）。
与 aggregate 一起使用时，type 属性指的是聚合后的数据类型。例如，我们可以使用 {"aggregate": "distinct", "field": "cat"} 计算分类字段 "cat" 的 distinct 计数。聚合输出的 "type" 是 "quantitative"`。

次要通道（例如，x2, y2`, xError`, yError`）没有 type，因为它们必须与其主要通道（例如，x, y`）具有完全相同的类型。


另请参阅： type 文档。




__init__(datum, bandPosition=Undefined, title=Undefined, type=Undefined, **kwds)#


方法


__init__(datum[, bandPosition, title, type])


copy([deep, ignore])
返回对象的副本。

from_dict(dct[, validate])
从字典表示形式构建类。

from_json(json_string[, validate])
从有效的 JSON 字符串实例化对象。

resolve_references([schema])
在此对象模式或根模式的上下文中解析引用。

to_dict([validate, ignore, context])
返回对象的字典表示形式。

to_json([validate, indent, sort_keys, ...])
将此对象的 JSON 表示形式作为字符串发出。

validate(instance[, schema])
在根模式的上下文中，根据类模式验证实例。

validate_property(name, value[, schema])
在根模式的上下文中，根据属性模式验证属性。




属性


bandPosition
在堆叠、分箱、时间单位或带状比例尺的带状上的相对位置。

datum
数据域中的一个常量值。

title
TitleParams 模式封装器。

type
Type 模式封装器。


              
              
              
              
              
                
                  

       上一页
 altair.Longitude2
 
    下一页
 altair.Longitude2Value


            
            
              
                
                


  

     在此页面上
  
    
Longitude2Datum
Longitude2Datum.__init__()

`__init__`(datum[, bandPosition, title, type])
`copy`([deep, ignore])	返回对象的副本。
`from_dict`(dct[, validate])	从字典表示形式构建类。
`from_json`(json_string[, validate])	从有效的 JSON 字符串实例化对象。
`resolve_references`([schema])	在此对象模式或根模式的上下文中解析引用。
`to_dict`([validate, ignore, context])	返回对象的字典表示形式。
`to_json`([validate, indent, sort_keys, ...])	将此对象的 JSON 表示形式作为字符串发出。
`validate`(instance[, schema])	在根模式的上下文中，根据类模式验证实例。
`validate_property`(name, value[, schema])	在根模式的上下文中，根据属性模式验证属性。

`bandPosition`	在堆叠、分箱、时间单位或带状比例尺的带状上的相对位置。
`datum`	数据域中的一个常量值。
`title`	TitleParams 模式封装器。
`type`	Type 模式封装器。