反转轴方向 Altair

Question

出于某种原因，使用 altair 绘图时的 Y 轴似乎是倒置的（期望值从图的较低（底部）到较高（顶部）为 go）。 另外，我希望能够更改滴答频率。 对于旧版本，我可以使用ticks=n_ticks但现在看来这个参数只能使用 boolean。

import altair as alt
alt.renderers.enable('notebook')

eff_metals =  pd.read_excel(filename, sheet_name='summary_eff_metals')
points = alt.Chart(eff_metals, height=250, width=400).mark_circle().encode(
    x=alt.X('Temperature:Q',axis=alt.Axis(title='Temperature (°C)'),
            scale=alt.Scale(zero=False, padding=50)),
    y=alt.Y('Efficiency:N',axis=alt.Axis(title='Efficiency (%)'),
            scale=alt.Scale(zero=False, padding=1)),
    color=alt.Color('Element:N'),
)
text = points.mark_text(align='right', dx=0, dy=-5).encode(
    text='Element:N'
)
chart = alt.layer(points, text, data=eff_metals, 
                  width=600, height=300)
chart

和图：

Answer 1

虽然可以手动反转domain ，但这需要对边界进行硬编码。

相反，我们可以将Scale(reverse=True)传递给轴编码，例如：

from vega_datasets import data

alt.Chart(data.wheat().head()).mark_bar().encode(
    x='wheat:Q',
    y=alt.Y('year:O', scale=alt.Scale(reverse=True)),
)

这里它被传递给alt.Y ，所以年份是倒置的（左）与默认的y='year:O' （右）：

Answer 2

我没有您的数据，因此很难编写工作代码。

但是，这是一个带有附加刻度的倒置比例的示例，它扩展了简单的散点图示例。 见这里它在维加编辑器。

import altair as alt
from vega_datasets import data

iris = data.iris()

alt.Chart(iris).mark_point().encode(
    x='petalWidth',
    y=alt.Y('petalLength', scale=alt.Scale(domain=[7,0]), axis=alt.Axis(tickCount=100)),
    color='species'
).interactive()

这可能适用于您的数据：

eff_metals =  pd.read_excel(filename, sheet_name='summary_eff_metals')
points = alt.Chart(eff_metals, height=250, width=400).mark_circle().encode(
    x=alt.X('Temperature:Q',axis=alt.Axis(title='Temperature (°C)'),
            scale=alt.Scale(zero=False, padding=50)),
    y=alt.Y('Efficiency:N',axis=alt.Axis(title='Efficiency (%)'),
            scale=alt.Scale(zero=False, padding=1, domain=[17,1])),
    color=alt.Color('Element:N'),
)
text = points.mark_text(align='right', dx=0, dy=-5).encode(
    text='Element:N'
)
chart = alt.layer(points, text, data=eff_metals, 
                  width=600, height=300)
chart

但是，我认为效率变量的类型可能有误。 您可以尝试将'Efficiency:N'替换为'Efficiency:N' 'Efficiency：Q'，那可以做到吗？