Python 使用Altair绘制带有Jitter的水平条图

数据分析中最关键的方面之一是熟练地可视化数据，以快速定位趋势和模式。而使用水平的带有Jitter的条图来可视化分类和连续变量是一种高效的工具。

本文将展示如何使用Altair来创建水平的带有Jitter的条图。Altair是一个受欢迎的Python库，以其声明式统计可视化功能而闻名。

什么是条图和Jitter

条图以水平排列显示各个数据点，使我们可以观察它们在不同类别中的分布。然而，当多个数据点共享相同的水平位置时，它们可能重叠，难以区分个别点。Jitter是一种技术，它在每个点的水平位置上添加少量的随机噪声，将它们分散开并减少重叠。

先决条件

首先，确保在我们指定的Python环境中安装了Altair和Pandas。我们可以使用pip（一个通用的Python包管理器）来安装这些Python库。

pip install altair pandas

我们还需要一个数据集来进行操作。在本教程中，我们将使用Seaborn库中的“tips”数据集，该数据集包含有关餐厅顾客的总账单和小费金额的信息，以及其他变量，如周几和顾客的性别。

使用Altair创建具有Jitter的水平条纹图

在我们准备好前提条件后，我们可以开始使用Altair创建具有Jitter的水平条纹图。

按照以下步骤使用Altair创建具有Jitter的水平条纹图 –

步骤1：安装Altair

在开始之前，请确保您的Python环境中已安装了Altair。如果没有安装，您可以在终端中运行以下命令进行安装 –

pip install altair

步骤2：导入必要的库

在你的Python脚本或Jupyter Notebook中，导入所需的库：Altair和pandas。

import altair as alt
import pandas as pd

步骤3：加载数据

将数据集加载到pandas DataFrame中。例如，您可以使用pd.read_csv()加载CSV文件：

data = pd.read_csv("your_dataset.csv")

步骤4：使用jitter创建水平条形图

使用Altair创建带有jitter的水平条形图。指定数据源、标记类型、编码和其他图表属性 –

chart = alt.Chart(data).mark_circle(size=40, opacity=0.8).encode(
   x=alt.X('continuous_variable:Q', title='X-axis Label'),
   y=alt.Y('categorical_variable:O', title='Y-axis Label'),
   color=alt.Color('group_variable:N', legend=alt.Legend(title='Group')),
   tooltip=['continuous_variable', 'categorical_variable', 'group_variable']
).properties(
   title='Horizontal Stripplot with Jitter',
   width=600,
   height=300
).configure_axis(
   labelFontSize=12,
   titleFontSize=14
).configure_legend(
   labelFontSize=12,
   titleFontSize=14

将’continuous_variable’、’categorical_variable’和’group_variable’替换为您的数据集中相应的列名。根据需要调整标记类型、大小、透明度和其他属性。

步骤5：显示或保存图形

您可以直接在您的Jupyter Notebook中显示图形，也可以将其保存为图像或HTML文件。要在notebook中显示图形，请使用-

chart.show()

要将绘图保存为图片，使用.save()并指定所需格式的文件名（例如，’plot.png’）−

chart.save('plot.png')

或者，您可以使用.save()方法将绘图保存为交互式的HTML文件。

chart.save('plot.html')

下面是使用Altair在Python中使用tips数据集绘制带有Jitter的水平Stripplot的完整代码。

示例

import altair as alt
import pandas as pd

# Load example dataset
tips = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/tips.csv")

# Create horizontal stripplot with jitter
chart = alt.Chart(tips).mark_circle(size=40, opacity=0.8).encode(
   x=alt.X('total_bill:Q', title='Total Bill ($)'),
   y=alt.Y('day:O', title='Day of Week'),
   color=alt.Color('sex:N', legend=alt.Legend(title='Gender')),
   tooltip=['total_bill', 'day', 'sex']
).properties(
   title='Total Bill by Day',
   width=600,
   height=300
).configure_axis(
   labelFontSize=12,
   titleFontSize=14
).configure_legend(
   labelFontSize=12,
   titleFontSize=14
)

# Save plot to HTML file
chart.save('stripplot.html')