Altair 中的交互式绘图选择不会突出显示点

Question

我正在尝试在 Altair 中生成 2 个共享相同 selection 的图。

我想绘制人口 (y) 与年龄 (x) 的散点图和条形图。我正在使用 Altair 内置数据集population。总体是此数据集中people 列的总和。该数据集包含year、people、age 和sex 的列。我可以使用sum(people) 获得总填充量并将其绘制为y 与age。对于条形图，我可以使用sex 列类似地绘制sum(people) 与年龄和颜色的关系。

我正在尝试在这两个图之间设置一个画笔/选择，以便我可以在散点图中突出显示，同时更新条形图以反映该选择。但是，我遇到了以下问题

我使用 Altair 文档中的 layered bar graph example 作为示例。

这里是代码

import altair as alt
from altair.expr import datum, if_
from vega_datasets import data
interval = alt.selection_interval(encodings=['x', 'y'])

df = data.population.url

scatter = alt.Chart(df).mark_point().encode(
    alt.X('age:O', axis=alt.Axis(title='')),
    y='sum(people)',
    color=alt.condition(interval, 'sex:N', alt.value('lightgrey'))
).transform_filter(
    filter = datum.year == 2000
).transform_calculate(
    "sex", if_(datum.sex == 2, 'Female', 'Male')
).properties(
    selection=interval
)

bar = alt.Chart(df).mark_bar(opacity=0.7).encode(
    alt.X('age:O', scale=alt.Scale(rangeStep=17)),
    alt.Y('sum(people)', stack=None),
    color=alt.condition(interval, 'sex:N', alt.value('lightgrey')),
).transform_filter(
    filter = datum.year == 2000
).transform_calculate(
    "sex", if_(datum.sex == 2, 'Female', 'Male')
).properties(height=100, width=400)

scatter & bar

我已经修改了文档示例中的代码。我首先创建一个散点图，然后使用基于selection 的颜色。然后我定义了相同 2 列的条形图，并再次使用 selection 指定颜色。这是输出

现在，我想在顶部（散点）图上拖动一个框以选择一些点，同时底部（条形）图表应根据 selection 更新。当我拖入顶部的情节以制作我的selection 时，会发生这种情况

问题

1. 在顶部绘图中拖动以进行选择后，两个绘图中的颜色（选择内部和外部）都更改为lightgrey。我预计，在这两个图中，选择/画笔内部都会被突出显示，但外部应该是 lightgrey。

如何获得同时在顶部和底部图中突出显示的选择？

编辑

我想要this behaviour，其中一个情节中的画笔/选择同时在第二个（链接的）情节中突出显示。

软件包版本：

Python = 3.6
Altair = 2.2
Jupyter = 5.6

Answer 1

要触发对聚合值的选择，最好的方法是使用聚合转换来定义该数量，以便它可用于整个图表。

这是一个例子：

import altair as alt
from altair.expr import datum, if_
from vega_datasets import data

interval = alt.selection_interval(encodings=['x', 'y'])


base = alt.Chart(data.population.url).transform_filter(
    filter = datum.year == 2000
).transform_calculate(
    "sex", if_(datum.sex == 2, 'Female', 'Male')
).transform_aggregate(
    population="sum(people)",
    groupby=['age', 'sex']
)

scatter = base.mark_point().encode(
    alt.X('age:O', title=''),
    y='population:Q',
    color=alt.condition(interval, 'sex:N', alt.value('lightgrey'))
).properties(
    selection=interval
)

bar = base.mark_bar(opacity=0.7).encode(
    alt.X('age:O', scale=alt.Scale(rangeStep=17)),
    alt.Y('population:Q'),
    color=alt.condition(interval, 'sex:N', alt.value('lightgrey')),
).properties(height=100, width=400)

scatter & bar

请注意，我通过下图的间隔选择取消了过滤，因为这不是您描述的行为。

Answer 2

基于（并调整）上述@jakevdp 的答案，我尝试了类似于文档库交互式图表部分中的this example 的内容。

我没有使用base 对象，而是使用vconcat 函数，它连接Chart 实例并将转换和数据传递给vconcat 对象。这是方法

import altair as alt
from altair.expr import datum, if_
from vega_datasets import data
interval = alt.selection_interval(encodings=['x', 'y'])

scatter = alt.Chart().mark_point().encode(
    alt.X('age:O', title=''),
    y='population:Q',
    color=alt.condition(interval, 'sex:N', alt.value('lightgrey'))
).properties(
    selection=interval
)

bar = alt.Chart().mark_bar(opacity=0.7).encode(
    alt.X('age:O', scale=alt.Scale(rangeStep=17)),
    alt.Y('population:Q'),
    color=alt.condition(interval, 'sex:N', alt.value('lightgrey')),
).properties(height=100, width=400)

alt.vconcat(scatter, bar,
    data=data.population.url
).transform_filter(
    filter = datum.year == 2000
).transform_calculate(
    "sex", if_(datum.sex == 2, 'Female', 'Male')
).transform_aggregate(
    population="sum(people)",
    groupby=['age', 'sex']
)

这种方法似乎提供了与@jakevdp 的答案相同的功能。即可以对散点图（顶部）进行选择，这将根据需要反映在条形图（底部）中。