altair.ConcatSpecGenericSpec#

class altair.ConcatSpecGenericSpec(concat=Undefined, align=Undefined, bounds=Undefined, center=Undefined, columns=Undefined, data=Undefined, description=Undefined, name=Undefined, resolve=Undefined, spacing=Undefined, title=Undefined, transform=Undefined, **kwds)#

ConcatSpecGenericSpec 架构包装器。

用于通用连接规范的基础接口。

Parameters:
concatSequence[dict, 规格, FacetSpec, LayerSpec, RepeatSpec, FacetedUnitSpec, LayerRepeatSpec, NonLayerRepeatSpec, ConcatSpecGenericSpec, HConcatSpecGenericSpec, VConcatSpecGenericSpec]

要串联的视图列表。

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

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

  • 对于 "none"，将使用流式布局，其中相邻的子视图将简单地一个接一个排列。

  • 对于 "each"，子视图将被对齐成一个整洁的网格结构，但每一行或每一列的大小可能是可变的。

  • 对于 "all"，子视图将被对齐，每行或每列的大小将根据观察到的最大大小相同。该属性的字符串值将应用于网格的行和列。

或者，可以使用如下形式的对象值 {"row": string, "column": string} 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。可以选择 full（默认）或 flush。

  • 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，则只会使用子视图的指定宽度和高度值。flush 设置在尝试将没有坐标轴或图例的子图放入均匀网格结构时可能会很有用。

默认值: "full"

centerbool, dict, 行列布尔值

布尔标志，指示子视图是否应该相对于各自的行或列居中。

一个对象值的形式 {"row": boolean, "column": boolean} 可以用来 提供不同的行和列的居中值。

默认值： false

columnsfloat

在视图组成布局中要包含的列数。

默认值: undefined – 将假设有无限数量的列（单行）。这相当于 hconcat（用于 concat）以及使用 column 通道（用于 facet 和 repeat）。

注意:

  1. 该属性仅适用于：

  • 一般的（可包装的） concat 运算符（不是 hconcat/vconcat）

  • 带有一个字段/重复定义的 facet 和 repeat 操作符（没有行/列嵌套）

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

datadict, 数据, UrlData, 生成器, NamedData, DataSource, InlineData, SphereGenerator, SequenceGenerator, GraticuleGenerator, None

一个描述数据源的对象。设置为 null 以忽略父级的数据源。如果没有设置数据，则其来源于父级。

descriptionstr

此标记的描述用于注释目的。

namestr

供以后参考的可视化名称。

resolvedict, 解决

视图组合规范中的比例、轴和图例分辨率。

spacingdict, float, RowColnumber

合成操作符子视图之间的像素间距。可以使用形式为 {"row": number, "column": number} 的对象来设置行和列的不同间距值。

默认值: 取决于 "spacing" 属性的 视图组合配置 (20 默认值)

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

图表的标题。

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

一个数据转换的数组，例如筛选和新字段计算。

__init__(concat=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__([concat, align, bounds, center, ...])

copy([深度, 忽略])

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])

解析此对象的架构或根架构中的引用。

to_dict([validate, ignore, context])

返回对象的字典表示。

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

以字符串形式输出该对象的 JSON 表示。

validate(instance[, schema])

在rootschema的上下文中验证实例是否符合类模式。

validate_property(name, value[, schema])

在根架构的上下文中，根据属性架构验证一个属性。