Seaborn可视化-分簇散点图 seaborn.swarmplot

分簇散点图,简单说就是数据点不重叠的分类散点图。

该函数类似于stripplot(),但该函数可以对点进行一些调整，使得数据点不重叠。

swarmplot()可以自己实现对数据分类的展现，也可以作为箱形图或小提琴图的一种补充，用来显示所有结果以及基本分布情况。

函数原型

seaborn.swarmplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, dodge=False, orient=None, color=None, palette=None, size=5, edgecolor='gray', linewidth=0, ax=None, **kwargs)

导入数据

tips = pd.read_csv('tips.csv')tips[:5]

绘制以total_bill为x轴的分簇散点图

sns.swarmplot(x=tips["total_bill"])

以day为x轴，total_bill为y轴绘制分簇散点图

sns.swarmplot(x="day", y="total_bill", data=tips)

以day为x轴，total_bill为y轴，按照sex区分类别，绘制分簇散点图

sns.swarmplot(x="day", y="total_bill", hue="sex", data=tips)

以day为x轴，total_bill为y轴，按照smoker区分类别，设置调色盘为Set2,描边宽度为0.5，绘制分簇散点图

sns.swarmplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker", data=tips, palette="Set2",linewidth=0.5)

绘制箱形图与分簇散点图的组合图形。

ax = sns.boxplot(x="tip", y="day", data=tips,whis=np.inf )ax = sns.swarmplot(x="tip", y="day", data=tips, color=".2")

绘制小提琴形图与分簇散点图的组合图形。

ax = sns.violinplot(x="day", y="total_bill", data=tips, inner=None)ax = sns.swarmplot(x="day", y="total_bill", data=tips, color="white", edgecolor="gray")

分列绘制分簇散点图

g = sns.catplot(x="sex", y="total_bill", hue="smoker", col="time", data=tips, kind="swarm", height=4, aspect=.7);

   以上就是分簇散点图的分享，下期我们将分享箱型图（盒型图）seborn.boxplot的绘制方法。

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