Python 如何在Altair中制作带Jitter的Stripplot

本教程将解释如何在Altair Python中制作带Jitter的Stripplot。使用Altair Python中的带Jitter的点图可以快速简单地可视化包含连续变量和分类变量的数据集。在点图中，其中一个变量是分类变量，另一个是连续变量。点图是一种散点图。我们可以通过将数据点作为沿着分类轴的单个点来查看每个类别的连续变量的分布。通过使用Jitter将数据点在图中散开，可以更简单地查看数据的分布情况。

使用mark_circle()函数构建图表，并使用jitter()函数添加jitter效果，我们可以在Altair Python中创建带Jitter的Stripplot。首先使用编码参数指定绘图的x和y变量。然后使用mark_circle()函数创建图表，并使用jitter()函数添加jitter效果。还可以通过修改轴标签、颜色方案和添加标题来修改图表。按照这些简单的方法，我们可以在Altair Python中制作出易读且有指导意义的带Jitter的Stripplot。

语法

Altair是一个Python库，可用于创建带Jitter的Stripplot。以下是使用Altair创建带Jitter的Stripplot的语法示例−

import altair as alt

# create a stripplot with jitter using Altair
alt.Chart(df).mark_circle(size = 14).encode(
   x = alt.X('jitter:Q', title = None, axis = alt.Axis(ticks = True, grid = False, labels = False), scale = alt.Scale()),
   y = alt.Y('Y:Q', scale = alt.Scale()),
   color = alt.Color('C:N', legend = None),
).transform_calculate(
   Jitter = 'sqrt(-2*log(rand()))*cos(2*PI*rand())',
)

给定的代码使用Altair创建了一个带有抖动的条带图。 transform_calculate（）方法使用Python的随机模块中的rand（）方法生成x轴的高斯抖动，通过计算生成具有以下公式的抖动值加到DataFrame的’jitter’列中：根号下负二乘以自然对数乘以cos（2π乘以使用相同rand（）方法生成的另一个随机数）。然后，使用alt.X（）方法中的’jitter：Q’编码将此抖动值映射到x轴。

示例

以下代码使用Python中的Altair可视化库生成了一个带有抖动效果的条带图。此代码首先使用pandas.DataFrame（）创建了一个包含100个随机生成的x值，y值和类别的自定义数据集。 x和y值表示绘图中点的坐标，而类别列确定每个点的颜色。

然后使用alt.Chart（）函数创建一个图表对象，并调用mark_circle（）函数指定绘图为圆圈形状。使用encode（）方法指定数据如何映射到绘图的视觉属性，例如x和y位置以及点的颜色。在这种情况下，x编码使用一个计算字段叫做抖动来给x轴添加抖动，而y编码指定了y值。颜色编码使用类别列给点添加颜色，并使用legend=None参数去除图例。最后，使用transform_calculate（）函数使用基于随机数生成器的公式计算抖动字段，它给x值添加了一小部分随机噪声，并将点在水平方向上分散开来。

import altair as alt
import pandas as pd
import numpy as np

# create a custom dataset
custom_data = pd.DataFrame({
   'x_values': np.random.randn(100),
   'y_values': np.random.randn(100),
   'category': np.random.choice(['A', 'B', 'C'], 100)
})

# create a stripplot with jitter using Altair
alt.Chart(custom_data).mark_circle(size = 14).encode(
   x=alt.X('jitter:Q', title = None, 
   axis = alt.Axis(ticks = True, grid = False, labels = False), scale = alt.Scale()),
   y=alt.Y('y_values:Q', scale=alt.Scale()),
   color=alt.Color('category:N', legend = None),
).transform_calculate(
   jitter='sqrt(-2*log(random()))*cos(2*PI*random())',
)

输出

Python 如何在Altair中制作带Jitter的Stripplot

示例

此示例展示了使用Iris数据集在Altair中创建带有抖动效果的条形图。代码首先从vega_datasets库中导入必要的库，包括Altair和Iris数据集。然后使用mark_circle方法创建一个圆圈来表示每个数据点，并分别使用Altair X、Y和Color类对x、y和颜色变量进行编码。

import altair as alt
from vega_datasets import data

# load the Iris dataset
iris = data.iris()

# create a stripplot with jitter using Altair
alt.Chart(iris).mark_circle(size = 14).encode(
   x = alt.X('jitter:Q', title = None, axis = alt.Axis(ticks = True, grid = False, labels = False), scale = alt.Scale()),
   y = alt.Y('petalWidth:Q', scale = alt.Scale()),
    color = alt.Color('species:N', legend = None),
).transform_calculate(
   jitter = 'sqrt(-2*log(random()))*cos(2*PI*random())',
)

输出

Python 如何在Altair中制作带Jitter的Stripplot

结论

总之，使用抖动来创建条形图对于显示数据点的分布和变异性非常有用。Python的Altair包使得完成此操作变得简单而有效。用户可以按照本文提供的说明进行操作，包括导入所需的库，加载数据以及对x、y和颜色变量进行编码，从而制作出富有教育意义和美观的图表。通过使用transform_calculate方法包含抖动，显示的图表进一步提升了，因为现在可以更简单地识别特定的数据点和数据内的模式。

总的来说，Altair是一个强大的Python数据可视化工具，使用抖动来创建条形图只是其能力的一个例证。通过尝试不同的数据集和可视化编码，您可以进行各种强大和有教育意义的可视化。由于Altair具有简单的语法和强大的功能，数据可视化的可能性是无限的。