Possiamo tracciare i dati delle immagini in Altair?

Sto cercando di tracciare i dati delle immagini in altair, in particolare cercando di replicare l'esempio di riconoscimento del volto in questo link dal libro di Jake VDP - https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/05.07-support-vector-machines.html .

Qualcuno ha avuto fortuna nel tracciare i dati delle immagini in altair?

Altair presenta un segno di immagine che può essere utilizzato se si desidera tracciare immagini disponibili in un URL; per esempio:

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 non è adatto alla visualizzazione di array di dati bidimensionali come immagini, poiché la grammatica è progettata principalmente per funzionare con dati tabulari strutturati. Tuttavia, è possibile eseguire una combinazione di trasformazioni appiattite e trasformazioni di finestre .

Ecco un esempio usando i dati della pagina a cui sei collegato:

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
)