我々はアルタイルの画像データをプロットすることはできますか？

arjan-ハダ：

-私は、具体的ジェイクVDPの本から、このリンクで複製顔認識例にしようと、ALTAIRの画像データをプロットしようとしていますhttps://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/05.07-support-vector-machines.html。

いずれは、ALTAIRの画像データをプロット運を持っていましたか？

jakevdp：

Altairが特徴画像マークあなたはURLで入手できます。画像をプロットしたい場合に使用することができます。例えば：

import altair as alt
import pandas as pd

source = pd.DataFrame.from_records([
      {"x": 0.5, "y": 0.5, "img": "https://vega.github.io/vega-datasets/data/ffox.png"},
      {"x": 1.5, "y": 1.5, "img": "https://vega.github.io/vega-datasets/data/gimp.png"},
      {"x": 2.5, "y": 2.5, "img": "https://vega.github.io/vega-datasets/data/7zip.png"}
])

alt.Chart(source).mark_image(
    width=50,
    height=50
).encode(
    x='x',
    y='y',
    url='img'
)

文法は、主に構造化表形式のデータで動作するように設計されているため、アルテアは、同様に、画像として2次元データアレイの表示に適していません。しかし、の組み合わせ使用して行うことが可能である平らな変換と窓の変換を。

ここではあなたにリンクされたページからのデータを使用した例です。

import altair as alt
import pandas as pd
from sklearn.datasets import fetch_lfw_people
faces = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=60)

data = pd.DataFrame({
    'image': list(faces.images[:12])  # list of 2D arrays
})

alt.Chart(data).transform_window(
    index='count()'           # number each of the images
).transform_flatten(
    ['image']                 # extract rows from each image
).transform_window(
    row='count()',            # number the rows...
    groupby=['index']         # ...within each image
).transform_flatten(
    ['image']                 # extract the values from each row
).transform_window(
    column='count()',         # number the columns...
    groupby=['index', 'row']  # ...within each row & image
).mark_rect().encode(
    alt.X('column:O', axis=None),
    alt.Y('row:O', axis=None),
    alt.Color('image:Q',
        scale=alt.Scale(scheme=alt.SchemeParams('greys', extent=[1, 0])),
        legend=None
    ),
    alt.Facet('index:N', columns=4)
).properties(
    width=100,
    height=120
)