Altair'de görüntü verilerini çizebilir miyiz?

Görüntü verilerini altair'de çizmeye çalışıyorum, özellikle Jake VDP'nin kitabından yüz tanıma örneğini çoğaltmaya çalışıyorum - https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/05.07-support-vector-machines.html .

Herhangi biri altair görüntü verileri çizim şans vardı?

Altair , bir URL'de bulunan görüntüleri çizmek istiyorsanız kullanılabilecek bir görüntü işaretine sahiptir; Örneğin:

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'
)

Altair, 2 boyutlu veri dizilerini görüntü olarak görüntülemek için çok uygun değildir, çünkü dilbilgisi öncelikle yapılandırılmış tablo verileriyle çalışacak şekilde tasarlanmıştır. Bununla birlikte, düzleştirilmiş dönüşümler ve pencere dönüşümlerinin bir kombinasyonunu kullanarak yapmak mümkündür .

Bağlantı verdiğiniz sayfadaki verileri kullanan bir örnek:

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
)