Julia Vega Lite-多个数据集的一个绘图

我正在为Julia开发一个软件包，目标是使用Vega Lite作为后端进行快速绘图。 熟悉Matplotlib的人都知道，向量有不同的集合，并将所有集合绘制在同一个图形中是很常见的，每个集合都有自己的标签。例如：

x=范围（0,10）
y=np.rand.rand（10）
w=范围（0,5）
z=np.rand.rand（5）
plt.plot（x，y，label='y'）
plt.plot（w，z，label='z'）
plt.legend（）

我想知道的是，除了使用Vega Lite（或Altair）之外，我如何做类似的事情。 我知道我可以做两个独立的绘图，然后一个接一个地添加。我的问题主要是如何让图例发挥作用，因为要获得图例，通常需要另一个字段 例如“color”，指向数据框中的另一个字段

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我也看到过类似的帖子，但都是关于从不同栏目发布数据的问题。这种情况的答案基本上是使用折叠变换。但在我的问题中，这不太管用，因为我更感兴趣的是从两个不同的绘图开始，可能使用两个不同的数据集，所以“合并”数据集不是一个好的解决方案。

您可以利用这样一个事实，即在复合图表中，Vega Lite默认使用共享比例。如果将颜色、形状、笔划等指定给每个层的唯一值，将自动生成相应的图例

以下是使用Altair生成Vega Lite规范的示例：

将熊猫作为pd导入
将numpy作为np导入
将牵牛星导入为alt
x=np.linspace（0,10）
df1=pd.DataFrame({
“x”：x，
'y'：np.sin（x）
})
df2=pd.DataFrame({
“x”：x，
“y”：np.cos（x）
})
chart1=alt.Chart（df1）.转换\u计算(
标签='正弦''
).mark_line（）.encode(
x='x'，
y='y'，
color='label:N'
)
chart2=alt.Chart（df2）.转换\u计算(
标签='“余弦”'
).mark_line（）.encode(
x='x'，
y='y'，
color='label:N'
)
alt.layer（图表1、图表2）

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非常感谢，杰克！我不知道你怎么会在回答关于Vega Lite的问题时如此无所不在！