altair.PositionDatumDef#

class altair.PositionDatumDef(axis=Undefined, bandPosition=Undefined, datum=Undefined, impute=Undefined, scale=Undefined, stack=Undefined, title=Undefined, type=Undefined, **kwds)#

PositionDatumDef 模式封装。

参数：
axisdict, Axis, None

一个定义坐标轴网格线、刻度和标签属性的对象。如果为 null，则将移除编码通道的坐标轴。

默认值：如果未定义，将应用默认的坐标轴属性。

另请参阅：坐标轴文档。

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，则标记将位于带状的起始位置；如果设置为 0.5，则位于带状的中间位置。

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

数据域中的一个常量值。

imputedict, ImputeParams, None

一个定义要应用的填充（Impute）操作属性的对象。另一个位置通道的字段值被用作填充（Impute）操作的 key。如果指定了颜色通道的字段，则用作填充（Impute）操作的 groupby。

另请参阅：填充（impute）文档。

scaledict, Scale, None

一个定义通道比例尺属性的对象，比例尺是将数据域中的值（数字、日期、字符串等）转换为编码通道的视觉值（像素、颜色、大小）的函数。

如果为 null，比例尺将被禁用，数据值将被直接编码。

默认值：如果未定义，将应用默认的比例尺属性。

另请参阅：比例尺（scale）文档。

stackbool, StackOffset, Literal[‘zero’, ‘center’, ‘normalize’], None

如果字段应堆叠，则堆叠偏移的类型。stack 仅适用于具有连续域的 x、y、theta 和 radius 通道。例如，y 的 stack 可用于定制垂直柱状图的堆叠。

stack 可以是以下值之一：

默认值：对于满足以下所有条件的图表，默认值为 zero：(1) 标记是 bar、area 或 arc；(2) 堆叠度量通道（x 或 y）具有线性比例尺；(3) 至少有一个非位置通道映射到与 x 和 y 不同的未聚合字段。否则，默认为 null。

另请参阅：堆叠（stack）文档。

titlestr, Text, Sequence[str], None

字段的标题。如果为 null，则将移除标题。

默认值：派生自字段的名称和转换函数（aggregate、bin 和 timeUnit）。如果字段具有聚合函数，该函数将作为标题的一部分显示（例如，"Sum of Profit"）。如果字段经过分箱或应用了时间单位，应用的函数将显示在括号中（例如，"Profit (binned)"，"Transaction Date (year-month)"）。否则，标题仅为字段名称。

注意:

1) 你可以通过在config中提供 fieldTitle 属性或通过编译函数的选项提供fieldTitle 函数来定制默认的字段标题格式。

2) 如果字段定义中的 title 以及坐标轴、表头或图例中的 title 都已定义，将使用坐标轴/表头/图例中的标题。

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"）。它也可以是用于编码‘geoshape’的 "geojson" 类型。

Vega-Lite 在很多情况下会自动推断数据类型，如下所述。然而，在以下情况下，字段需要指定类型：(1) 字段不是定性类型（nominal），并且该字段的编码未指定 aggregate（argmin 和 argmax 除外）、bin、比例尺类型、自定义 sort 顺序或 timeUnit；或 (2) 如果你想对包含 bin 或 timeUnit 的字段使用有序比例尺（ordinal scale）。

默认值

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

  • 如果满足以下条件，"quantitative" 是默认类型：(1) 编码字段包含 bin 或 aggregate（"argmin" 和 "argmax" 除外），(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。

  • 如果满足以下条件，"temporal" 是默认类型：(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。

  • 如果满足以下条件，"ordinal" 是默认类型：(1) 编码字段包含自定义排序顺序，(2) 指定的比例尺类型是有序/点/带状比例尺，或 (3) 编码通道是 order。

  1. 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有不同的测量类型。例如，数值数据可以表示定量、有序或定性数据。

  • 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" 的不重复计数。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：类型（type）文档。

__init__(axis=Undefined, bandPosition=Undefined, datum=Undefined, impute=Undefined, scale=Undefined, stack=Undefined, title=Undefined, type=Undefined, **kwds)#

方法

__init__([axis, bandPosition, datum, ...])

copy([deep, ignore])

返回对象的副本。

from_dict(dct[, validate])

从字典表示构造类。

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。

to_json([validate, indent, sort_keys, ...])

将此对象的 JSON 表示作为字符串发出。

validate(instance[, schema])

在根模式的上下文中验证实例是否符合类模式。

validate_property(name, value[, schema])

在根模式的上下文中验证属性是否符合属性模式。