安装Altair：

依赖JupyterLab

$ pip install -U altair vega_datasets jupyterlab

导入Altair：

import altair as alt

绘制图表：

定义数据框

chart = alt.Chart(cars)

定义三个基本方法：数据、标记、编码

alt.Chart(data).mark_point.encode(
encoding_1='column_1',
encoding_2='column_2',
)

x轴绘制：

alt.Chart(cars).mark_point.encode(
x='Miles_per_Gallon'
)

x轴和y轴结合绘制：

alt.Chart(cars).mark_line.encode(
x='Miles_per_Gallon',
y='Horsepower'
)

生成图表：

知识点扩展：

Altair 和图形语法

Altair 是 Vega-Lite 的包装器。Vega-Lite 是 JavaScript 的高级可视化库，它最最重要的特点是，它的API是基于图形语法的。
什么是图形语法呢？图形语法听起来有点像一个抽象的功能，值得注意的是，它是 Altair 和其他 Python 可视化库之间最主要的区别。Altair 符合我们人类可视化数据的方式和习惯，Altair 只需要三个主要的参数：

• Mark. 数据在图形中的表达形式。点、线、柱状还是圆圈？
• Channels. 决定什么数据应该作为x轴，什么作为y轴；图形中数据标记的大小和颜色。
• Encoding. 指定数据变量类型。日期变量、量化变量还是类别变量？

基于以上三个参数，Altair 将会选择合理的默认值来显示我们的数据。

Altair 最让人着迷的地方是，它能够合理的选择颜色。如果我们在 Encoding 中指定变量类型为量化变量，那么 Altair 将会使用连续的色标来着色（默认为 浅蓝色-蓝色-深蓝色）。如果变量类型指定为类别变量，那么 Altair 会为每个类别赋予不同的颜色。（例如 红色，黄色，蓝色）