¿Podemos trazar datos de imagen en Altair?

Estoy tratando de trazar datos de imágenes en altair, específicamente tratando de replicar el ejemplo de reconocimiento facial en este enlace del libro de Jake VDP: https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/05.07-support-vector-machines.html .

¿Alguien tuvo suerte trazando datos de imágenes en altair?

Altair presenta una marca de imagen que se puede utilizar si desea trazar imágenes que están disponibles en una URL; por ejemplo:

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 no es tan adecuado para mostrar matrices de datos bidimensionales como las imágenes, porque la gramática está diseñada principalmente para trabajar con datos tabulares estructurados. Sin embargo, es posible hacerlo usando una combinación de transformaciones de aplanamiento y transformaciones de ventana .

Aquí hay un ejemplo usando los datos de la página a la que se vinculó:

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
)