利用python繪制蜂群圖的示例代碼
利用python繪制蜂群圖
蜂群圖 (swarmplot)簡(jiǎn)介
蜂群圖可以不重疊的顯示各數(shù)據(jù)點(diǎn)的分布。相對(duì)于散點(diǎn)圖,所繪制的點(diǎn)彼此靠近且不會(huì)重疊,能有效呈現(xiàn)出點(diǎn)分布的局部密度信息。
快速繪制
基于seaborn
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 自定義數(shù)據(jù) my_variable = np.random.normal(loc=10, scale=5, size=100) # 利用swarmplot函數(shù)繪制蜂群圖 sns.swarmplot(y=my_variable) plt.show()
定制多樣化的蜂群圖
自定義蜂群圖一般是結(jié)合使用場(chǎng)景對(duì)相關(guān)參數(shù)進(jìn)行修改,并輔以其他的繪圖知識(shí)。參數(shù)信息可以通過(guò)官網(wǎng)進(jìn)行查看,其他的繪圖知識(shí)則更多來(lái)源于實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn),大家不妨將接下來(lái)的繪圖作為一種學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn),以便于日后總結(jié)。
seaborn主要利用swarmplot
繪制蜂群圖,可以通過(guò)seaborn.swarmplot了解更多用法
- 繪制多個(gè)蜂群圖
import matplotlib as mpl import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 自定義數(shù)據(jù)(兩組) sample_size = 100 data_group1 = np.random.normal(loc=2, scale=2, size=sample_size) data_group2 = np.random.normal(loc=5, scale=2, size=sample_size) data_combined = np.concatenate([data_group1, data_group2]) category_feature = ['Group 1'] * sample_size + ['Group 2'] * sample_size # 定義類別 # 繪制蜂群圖 plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.swarmplot(x=category_feature, y=data_combined, palette='Set2', hue=category_feature, ) plt.title('Swarm Plot') plt.xlabel('Category') plt.ylabel('Data') plt.show()
修改參數(shù)
import matplotlib as mpl import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 自定義數(shù)據(jù) my_variable = np.random.normal(loc=10, scale=5, size=100) # 修改顏色、方向 sns.swarmplot(x=my_variable, color='red', edgecolor='black', linewidth=0.9, ) plt.show()
總結(jié)
以上通過(guò)seaborn的swarmplot
可以快速繪制蜂群圖,并通過(guò)修改參數(shù)或者輔以其他繪圖知識(shí)自定義各種各樣的蜂群圖來(lái)適應(yīng)相關(guān)使用場(chǎng)景。
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