如何在Altair Python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Stripplot和Jitter在Altair Python中快速方便地可视化包含连续和分类变量的数据集。在Stripplot中，其中一个变量是分类变量，另一个是连续变量。Stripplot是一种散点图。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。使用Jitter在土地图上扩展数据点，使其更容易检查数据在哪里分布。

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。首先必须使用编码参数指定图表的X和Y变量。然后使用mark_circle()函数进行绘制，并使用jitter()函数添加Jitter效果。还可以通过更改轴标签、颜色方案和添加标题来修改图表。通过遵循这些简单的方法，我们可以在Altair Python中制作出可读和有指导性的带Jitter的Stripplot。

语法

Altair是一个可以用来创建带Jitter的Stripplot的Python库。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())',
)

以上代码使用Altair创建了一个带Jitter的Stripplot。transform_calculate()方法通过计算由Python的random库的rand()方法生成的随机数的自然对数的负两倍的平方根并将其乘以二次pi倍数的余弦值来为X轴生成高斯Jitter。这将Jitter值添加到数据框中的“jitter”列中。随后使用alt.X()方法中的’jitter:Q’编码将此jitter值映射到X轴。

示例

以下代码使用Python的Altair可视化库生成带Jitter的Stripplot。首先使用pandas.DataFrame()创建一个自定义数据集，其中包含100个随机生成的X值、Y值和类别。X和Y值表示图中点的坐标，而category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()函数来指定图表应该为一个圆。encode()方法用于指定如何将数据映射到图表的视觉属性，例如X和Y位置和点颜色。在这种情况下，X编码使用一个称为Jitter的计算字段来向X轴添加Jitter，而Y编码则指定Y值。颜色编码使用category列来着色点，legend=None参数则去除了图例。最后，transform_calculate()函数使用基于随机数生成器的公式计算Jitter字段，将一小部分随机噪音添加到X值中，并在水平方向上扩展点。

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

# 创建自定义数据集
custom_data = pd.DataFrame({
   'x_values': np.random.randn(100),
   'y_values': np.random.randn(100),
   'category': np.random.choice(['A', 'B', 'C'], 100)
})

# 使用Altair创建带有jitter的条形图
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

如何在Altair Python中制作带Jitter的Stripplot？

示例

该示例演示了使用Iris数据集在Altair中创建带有jitter的条形图的过程。代码首先从vega_datasets库导入必要的库，包括Altair和Iris数据集。然后，它使用mark_circle方法创建Altair图表，为每个数据点创建一个圆并分别编码x，y和颜色变量使用Altair X，Y和Color类。

import altair as alt
from vega_datasets import data

# 加载Iris数据集
iris = data.iris()

# 使用Altair创建带有jitter的条形图
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

如何在Altair Python中制作带Jitter的Stripplot？

结论

总的来说，使用jitter创建条形图对于显示数据点的分布和变异性非常有用。 Python Altair软件包使这项操作简单而有效。用户可以根据本文提供的说明创建具有教育价值和美学价值的图形，其中包括导入所需的库，加载数据以及对x，y和颜色变量进行编码。通过使用transform_calculate方法增加jitter进一步改善了图形，因为现在更容易识别数据中的具体数据点和模式。

总的来说，Altair是一个强大的Python数据可视化工具，使用jitter创建条形图仅是其能力的一个示例。通过尝试不同的数据集和可视编码，可以创建各种强大且具有教育意义的可视化。由于Altair的简单语法和强大功能，数据可视化的可能性是无限的。