1. Altair Python简介
Altair是一种基于Python语言的数据可视化库，它可以快速、灵活地创建漂亮的交互式可视化图表。 Altair可以使用谷歌可视化API、Vega和Vega-Lite进行基于Web的可视化。
Altair的设计目标是结合Python和Vega-Lite的优点。Vega-Lite是一种基于JSON的语法，可以方便快捷地制作交互式图表。Altair使用Python的高级特性，例如元编程，将Vega-Lite语法嵌入到Python程序中，并同时具有Python的高级语言特性和可读性。
Altair图表可以使用数据集中的各种属性，例如颜色、大小、形状等，同时自定义X轴和Y轴、标题、图例等。此外，Altair还提供了交互式图表制作，例如滚动、缩放、旋转、筛选、排序等。
2. Stripplot简介
Stripplot属于数据可视化中的散点图，是X轴带有值的点，Y轴为分类变量，而重叠的点则可以用jitter进行展示，方便观察数据的分布情况，特别是数据点数量多的情况。
3. Stripplot应用
Stripplot在数据可视化中具有广泛的应用。当数据较多时，Stripplot可以有效展示数据的分布情况，特别是一些类别数据下的分布，如不同工作年限的薪水分布、某产品在不同年龄段下的销量比较等。
下面，我们演示如何在Altair Python中制作带有jitter的Stripplot。假设我们有以下数据：
import pandas as pd
import numpy as np
import altair as alt
np.random.seed(1234)
data = pd.DataFrame({'Category': ['A', 'B', 'C', 'D'],
'Value': np.random.randn(40)})
data
输出结果为：
Category Value0 A 0.471435
1 B -1.190976
2 C 1.432707
3 D -0.312652
4 A -0.720589
5 B 0.887163
6 C 0.859588
7 D -0.636524
8 A 0.015696
9 B -2.242685
...
其中，Category为分类变量，Value为数值变量。
4. 带有Jitter的Stripplot的制作
在制作Stripplot时，我们需要使用Altair中的mark_point()函数，并对点的位置进行调整，以防止点的重叠。我们可以使用x横轴位置的随机扰动来实现这一点。这个过程可以使用.pintex()函数完成，如下所示：
chart = alt.Chart(data).transform_calculate(
jitter='0.2*indexof(category)',
).mark_point(filled=True, size=20).encode(
x=alt.X('jitter:Q', title='', axis=alt.Axis(ticks=False, labels=False)),
y=alt.Y('Value:Q', axis=alt.Axis(title='Value')),
color=alt.Color('Category:N', legend=alt.Legend(title=''))
).properties(
width=100,
height=300
)
chart
以上代码的随机值是由.pintex()函数产生，即使用Pandas内置函数来实现。我们将值的范围限制在[0,1]内，并用变量indexof来索引数据帧中每个类别的jitter值。同时，我们使用.mark_point()函数来指定散点图的类型。.encode()函数用于描述绘图中的X和Y轴以及每个数据点的颜色属性。
以上代码中，我们使用了Y轴的数值域，并通过一些可视化元素来补充可视化的信息。例如，颜色通过legend参数来实现，可以将每个条目的颜色以及颜色名称匹配，使之匹配并起到分类效果。此外，我们使用了可传入oltair.X()函数中的空字符串来将X轴上的标题隐藏，并使用ticks=False和labels=False函数来同时隐藏Ticks和Labels，避免了数据之间在X轴上的重叠。
最后，我们使用chart.properites()函数来指定图表的宽度和高度，并输出了结果。运行以上代码，我们可以获得如下图所示的结果：
5. 结论
本文对Stripplot及其在数据可视化中的应用进行了简要介绍，并提供了在Altair Python中制作带有jitter的Stripplot的示例。Stripplot有助于显示数据分布和筛选异常值，并且Altair的散点图功能非常强大，可以用在许多数据分析的领域中。应用带有Jitter的Stripplot，更加清晰直观地表示数据分布，方便分析。