要绘制阿尔泰尔置信区间图，您可以使用Python中的Matplotlib库。以下是一个示例代码，演示如何绘制阿尔泰尔置信区间图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一些示例数据
np.random.seed(0)
data = np.random.normal(0, 1, 100)  # 假设数据服从正态分布

# 计算阿尔泰尔置信区间的下界和上界
alpha = 0.05  # 置信水平为95%
n = len(data)
lower_bound = np.percentile(data, alpha/2*100)
upper_bound = np.percentile(data, (1-alpha/2)*100)

# 绘制阿尔泰尔置信区间图
plt.figure()
plt.hist(data, bins=10, density=True, alpha=0.75)
plt.axvline(lower_bound, color='r', linestyle='--', label='Lower Bound')
plt.axvline(upper_bound, color='g', linestyle='--', label='Upper Bound')
plt.xlabel('Data')
plt.ylabel('Density')
plt.title('Altair Confidence Interval')
plt.legend()
plt.show()

在这个示例中，我们首先生成了一些示例数据，假设它们符合正态分布。然后，我们使用np.percentile()函数计算了阿尔泰尔置信区间的下界和上界。最后，使用Matplotlib库的hist()函数绘制了数据的直方图，并使用axvline()函数在图中添加了阿尔泰尔置信区间的下界和上界。

您可以根据您的实际需要调整示例代码中的参数，例如数据的分布、置信水平和直方图的bin数量，以适应您的数据和需求。