altair.LayerRepeatSpec

class altair.LayerRepeatSpec(repeat=Undefined, spec=Undefined, align=Undefined, bounds=Undefined, center=Undefined, columns=Undefined, data=Undefined, description=Undefined, name=Undefined, resolve=Undefined, spacing=Undefined, title=Undefined, transform=Undefined, **kwds)

LayerRepeatSpec 模式封装器。

参数:

repeatdict, LayerRepeatMapping

定义要重复的字段。以下任一：1) 要重复的字段数组。如果 "repeat" 是一个数组，则该字段可以表示为 {"repeat": "repeat"}。重复的视图排列在换行行中。您可以设置列数来控制换行。2) 一个对象，将 "row" 和/或 "column" 映射到沿特定方向重复的列出的字段。对象 {"repeat": "row"} 和 {"repeat": "column"} 可分别用于引用重复的字段。

specdict, LayerSpec, UnitSpecWithFrame

重复视图的规范。

aligndict, LayoutAlign, RowColLayoutAlign, Literal[‘all’, ‘each’, ‘none’]

应用于网格行和列的对齐方式。支持的字符串值包括 "all"、"each" 和 "none"。

• 对于 "none"，将使用流式布局，其中相邻的子视图简单地一个接一个地放置。

• 对于 "each"，子视图将对齐到一个整洁的网格结构中，但每行或每列的大小可能不同。

• 对于 "all"，子视图将对齐，并且每行或每列的大小将根据观察到的最大尺寸相同。此属性的字符串值将应用于网格行和列。

或者，可以使用形如 {"row": string, "column": string} 的对象值来为行和列提供不同的对齐方式。

默认值： "all"。

boundsLiteral[‘full’, ‘flush’]

用于确定子图范围的边界计算方法。可以是 full（默认值）或 flush 之一。

• 如果设置为 full，将使用整个计算的边界（包括坐标轴、标题和图例）。

• 如果设置为 flush，则仅使用子视图指定的宽度和高度值。当尝试将没有坐标轴或图例的子图放入统一网格结构时，flush 设置可能很有用。

默认值： "full"

centerbool, dict, RowColboolean

布尔标志，指示子视图是否应相对于其各自的行或列居中。

可以使用形如 {"row": boolean, "column": boolean} 的对象值来为行和列提供不同的居中值。

默认值： false

columnsfloat

视图组合布局中包含的列数。

默认值：undefined – 假定无限多列（单行）。这等同于 hconcat（对于 concat）以及使用 column 通道（对于 facet 和 repeat）。

注意:

1. 此属性仅适用于

• 通用（可换行）concat 操作符（非 hconcat/vconcat）

• 具有单个字段/重复定义的 facet 和 repeat 操作符（无行/列嵌套）

2) 将 columns 设置为 1 等同于 vconcat（对于 concat）以及使用 row 通道（对于 facet 和 repeat）。

datadict, Data, UrlData, Generator, NamedData, DataSource, InlineData, SphereGenerator, SequenceGenerator, GraticuleGenerator, None

描述数据源的对象。设置为 null 以忽略父级的数据源。如果未设置数据，则从父级派生。

descriptionstr

此标记的描述，用于注释。

namestr

可视化名称，用于后续引用。

resolvedict, Resolve

用于视图组合规范的比例尺、轴和图例解析。

spacingdict, float, RowColnumber

组合操作符子视图之间的像素间距。可以使用形如 {"row": number, "column": number} 的对象来为行和列设置不同的间距值。

默认值：取决于 视图组合配置的 "spacing" 属性（默认为 20）

titlestr, dict, Text, Sequence[str], TitleParams

图的标题。

transformSequence[dict, Transform, BinTransform, FoldTransform, LoessTransform, PivotTransform, StackTransform, ExtentTransform, FilterTransform, ImputeTransform, LookupTransform, SampleTransform, WindowTransform, DensityTransform, FlattenTransform, QuantileTransform, TimeUnitTransform, AggregateTransform, CalculateTransform, RegressionTransform, JoinAggregateTransform]

数据转换数组，例如过滤和新字段计算。

__init__(repeat=Undefined, spec=Undefined, align=Undefined, bounds=Undefined, center=Undefined, columns=Undefined, data=Undefined, description=Undefined, name=Undefined, resolve=Undefined, spacing=Undefined, title=Undefined, transform=Undefined, **kwds)

方法

__init__([repeat, spec, align, bounds, ...])
copy([deep, ignore])	返回对象的副本。
from_dict(dct[, validate])	从字典表示形式构造类。
from_json(json_string[, validate])	从有效的 JSON 字符串实例化对象。
resolve_references([schema])	在此对象的模式或根模式上下文中解析引用。
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])	在根模式上下文中根据类模式验证实例。
validate_property(name, value[, schema])	在根模式上下文中根据属性模式验证属性。