Python – seaborn.swarmplot() 方法

先决条件： Seaborn 的基础知识

Seaborn 是一个基于 matplotlib 的Python数据可视化库。它提供了一个用于绘制有吸引力和信息丰富的统计图形的高级界面。精心设计的可视化有一些非凡之处。颜色突出，层次很好地融合在一起，轮廓贯穿始终，整体包装不仅具有良好的美学品质，而且还为我们提供了有意义的见解。

seaborn.swarmplot()

绘制具有非重叠点的分类散点图。群体图可以单独绘制，但如果您想要显示所有观察结果以及基础分布的一些表示，它也是箱形图或小提琴图的一个很好的补充。正确排列点需要在数据和点坐标之间进行准确的转换。这意味着必须在绘制绘图之前设置非默认轴限制。

Syntax : seaborn.swarmplot(parameters)

Parameters :

x, y, hue : Inputs for plotting long-form data.
data : Dataset for plotting.
order, hue_order : Order to plot the categorical levels in, otherwise the levels are inferred from the data objects.
dodge : To separate the strips for different hue levels along the categorical axis
orient : Orientation of the plot (vertical or horizontal).
color : Color for all of the elements, or seed for a gradient palette.
palette : Colors to use for the different levels of the hue variable.
size : Radius of the markers, in points.
edgecolor : Color of the lines around each point.
linewidth : Width of the gray lines that frame the plot elements.
ax : Axes object to draw the plot onto, otherwise uses the current Axes.
kwargs : Other keyword arguments

Returns : Returns the Axes object with the plot drawn onto it.

编程需要懂一点英语

以下是上述方法的实现以及一些示例：

示例 1：

# importing packages
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
  
# loading dataset
data = sns.load_dataset("tips")
  
# plot the swarmplot
# size set to 5
sns.swarmplot(x ="day", y = "total_bill", 
              data = data, size = 5)
plt.show()

输出：

示例 2：

# importing packages
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
  
# loading dataset
data = sns.load_dataset("tips")
  
# plot the swarmplot
# hue by size
# oriented to horizontal
sns.swarmplot(y = "day", x = "total_bill", hue = "size", 
              orient = "h", data = data)
plt.show()

输出：

示例 3：

# importing packages
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
  
# loading dataset
data = sns.load_dataset("tips")
  
# plot the swarmplot
# hue by smoker
# dodge = True
sns.swarmplot(x = "sex", y = "total_bill", hue = "smoker", 
              data = data, dodge = True)
plt.show()

输出：

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