在 Altair / Vega-Lite 中用独立轴连接两个地理形状图表？

Question

我正在尝试绘制两个单独的地理形状图表并将它们连接在一起。以下是我正在尝试做的 MWE：

import altair as alt
from vega_datasets import data
import geopandas as gpd

source = data.us_10m

source = gpd.read_file(source.url).set_crs(epsg=4326)

r1 = alt.Chart(source).mark_geoshape().transform_filter(alt.datum.id == '49047')
r2 = alt.Chart(source).mark_geoshape().transform_filter(alt.datum.id == '20123')

r1 | r2

单独绘制它们效果很好； Altair 会自动绘制形状并缩放至其范围。

R1：

R2：

但是，当我尝试连接它们时，它们共享轴限制，并且每个图表的视图都会扩展得足够大，即使只显示一个，也可以显示两者。

串联情节：

我的期望是我可以在没有额外缩放的情况下获得上面的 R1 和 R2 图像。我尝试将轴设置为独立解析，但它没有改变输出。

(r1 | r2).resolve_axis(x='independent', y='independent')

有关如何在 Vega-Lite 中执行此操作（无需 Altair 抽象）的答案也很有用。

Answer 1

看来这是 Vega-Lite 中的一个错误，我已经在存储库中提交了一个问题。

与此同时，我已经找到了一种副作用最小/无副作用的解决方法。如果图表使用不同的投影，Vega-Lite 不会缩放图表以覆盖彼此的范围。因此，我们可以稍微改变每个图表的投影，它就会按预期运行。

import altair as alt
from vega_datasets import data
import geopandas as gpd

source = data.us_10m

source = gpd.read_file(source.url).set_crs(epsg=4326)

r1 = alt.Chart(source).mark_geoshape(
    ).transform_filter(alt.datum.id == '49047'
    ).project('equalEarth')

r2 = alt.Chart(source).mark_geoshape(
    ).transform_filter(alt.datum.id == '20123'
    ).project('equalEarth', precision=.707)

r1 | r2