Apprendre Création de Swarm Plots

Le swarmplot est très similaire au stripplot, mais il présente un avantage majeur : les points ne se chevauchent pas.

Dans un stripplot, on utilise le "jitter" pour disperser aléatoirement les points afin qu'ils ne soient pas superposés, mais des chevauchements peuvent tout de même se produire. Le swarmplot utilise un algorithme spécifique pour ajuster les points le long de l'axe catégoriel afin de former une forme claire et non superposée qui reflète la distribution des données (similaire à un violin plot).

Paramètres clés

dodge=True : lors de l'utilisation d'une variable hue (par exemple, pour séparer les fumeurs des non-fumeurs), ce paramètre sépare les groupes en "essaims" distincts côte à côte, au lieu de les mélanger ;
linewidth : ajoute une bordure autour de chaque point, les rendant distincts même s'ils sont petits.

Exemple

Voici comment le paramètre dodge modifie la visualisation. Remarquez comment les points bleus et orange sont séparés.


              1234567891011121314151617
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Load dataset
df = sns.load_dataset('tips')

# Create a swarmplot
sns.swarmplot(
    data=df,
    x='day',
    y='total_bill',
    hue='sex',
    dodge=True,   # Separate Male/Female into side-by-side swarms
    size=4
)

plt.show()

Tâche

Swipe to start coding

Visualiser la distribution des pourboires à l'aide d'un swarmplot avec un style distinct.

Définir le style sur 'whitegrid'. Passer un dictionnaire pour définir 'axes.facecolor' sur 'seashell'.
Créer un swarmplot en utilisant le jeu de données tips (df) :

Mapper 'day' sur x, 'total_bill' sur y, et 'sex' sur hue.
Définir la size des points à 2 pour afficher plus de points sans qu'ils ne se chevauchent.
Ajouter une bordure aux points en utilisant linewidth=1.
Séparer les catégories (male/female) côte à côte en définissant dodge=True.
Utiliser la palette 'rocket'.

Afficher le graphique.

Solution

Tout était clair ?

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Section 1. Chapitre 10

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