Declarative, polished charts — rendered offline, no browser
Para o visual declarativo e polido do tipo D3, o sandbox traz
Altair 6 (gramática Vega-Lite). Ele renderiza offline via
vl-convert (motor em Rust, sem navegador), então chart.save("outputs/x.png")
ou .svg funciona normalmente. /
Altair (Vega-Lite) gives the polished D3-style look, rendered offline via vl-convert.
import insyde_theme registra e ativa o tema insyde.one (cores, DM Sans, viridis).
Depois é só montar o gráfico normalmente. /
One import applies the brand theme; then build charts as usual.
import insyde_theme, altair as alt, pandas as pd
df = pd.read_csv("/work/vendas.csv") # seu DataFrame
chart = (alt.Chart(df, title="Receita por praça")
.mark_bar()
.encode(x="praca:N", y=alt.Y("valor:Q", title="R$ mi"))
.properties(width=360, height=240))
chart.save("outputs/receita.png", scale_factor=2) # ou .svg (vetor)
mark_bar()
mark_line(point=True)
mark_circle()
mark_rect() (viridis)from altair.datasets import data (Altair 6 — antes era vega_datasets,
e os nomes de coluna passaram de under_score para com espaço). Mas
altair.datasets baixa os dados da internet — e a sandbox é
sem rede, então não funciona aqui. /
The gallery's altair.datasets fetches over the network and won't work offline.
No runbox, duas saídas: / In runbox, two options:
# 1) o caso real — passe o SEU DataFrame (o usuário subiu a planilha)
df = pd.read_csv("/work/dados.csv")
# 2) datasets clássicos da galeria, embutidos offline (colunas com under_score)
from vega_datasets import data
cars = data.cars() # 406 linhas; ex.: Miles_per_Gallon, Weight_in_lbs
vl-convert renderiza em SVG/PNG sem browser. /
D3 needs JS + a browser; Altair + vl-convert is the browser-free declarative path.
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