如何在Altair Python中制作带Jitter的Stripplot？

在数据可视化中，Stripplot是一种简单而常用的图表类型，其可以将类别型数据的分布转化为在数轴上的散点图。而带Jitter的Stripplot在Stripplot的基础上增加了随机抖动，可以让数据分布更加突出，更加容易观察。

在本文中，我们将介绍如何使用Altair Python制作带Jitter的Stripplot。Altair是一个建立在Vega-Lite之上的Python可视化库，其为我们提供了一个便捷的方式来制作交互式的可视化图表，而且其代码简洁清晰，易于学习使用。让我们开始吧。

准备数据

首先，我们需要准备一些数据。为了演示制作Stripplot，我们使用Seaborn自带的tips数据集，该数据集记录了顾客在餐厅消费的情况。

import seaborn as sns
df = sns.load_dataset('tips')
print(df.head())

运行后，可以得到以下输出结果：

   total_bill   tip     sex smoker  day    time  size
0       16.99  1.01  Female     No  Sun  Dinner     2
1       10.34  1.66    Male     No  Sun  Dinner     3
2       21.01  3.50    Male     No  Sun  Dinner     3
3       23.68  3.31    Male     No  Sun  Dinner     2
4       24.59  3.61  Female     No  Sun  Dinner     4

我们可以看到，该数据集包含了7列数据，包括了餐费总额、小费、性别、是否吸烟、星期等信息。接下来，我们将使用该数据集来制作带Jitter的Stripplot。

制作Stripplot

首先，我们需要安装Altair和Vega-Lite。

!pip install altair
!pip install altair_viewer
!pip install vega_datasets

制作Stripplot非常简单。我们只需使用alt.Chart创建一个空白的图表，然后用mark_circle()添加一个点的图形，设置x和y轴，设置color参数来表示一个类别型的变量，并调整一些视觉上的效果即可。代码如下所示：

import altair as alt

alt.Chart(df).mark_circle().encode(
    x='day',
    y='total_bill',
    color='sex'
).interactive()

我们可以看到，该Stripplot清晰地显示了不同星期的顾客餐费分布情况，同时使用颜色来区分两种性别。

添加Jitter

然而，Stripplot有一个缺点：当数据点密集分布时，会出现几个点堆叠在一起的情况。这时候，我们需要使用Jitter来解决该问题。

在Altair中，我们可以使用alt.Jitter来添加Jitter。下面是代码：

import altair as alt

alt.Chart(df).mark_circle().encode(
    x='day',
    y=alt.Y('total_bill', axis=alt.Axis(title='餐费（美元）')),
    color='sex'
).transform_jitter(
    'total_bill', 
    jitter=alt.Jitter(width=0.2, distribution='normal')
).interactive()

我们可以看到，在数据点比较密集的情况下，Jitter将不同数据点的纵坐标稍微调整了一下，从而让我们能够看到更多的数据点。