Impara Creazione di Swarm Plot

Il swarmplot è molto simile allo stripplot, ma presenta un vantaggio fondamentale: i punti non si sovrappongono.

In uno stripplot, si utilizza il "jitter" per disperdere casualmente i punti in modo che non si sovrappongano, ma le sovrapposizioni possono comunque verificarsi. Il swarmplot utilizza un algoritmo specifico per regolare i punti lungo l'asse categorico, formando una forma chiara e senza sovrapposizioni che rappresenta la distribuzione dei dati (simile a un violin plot).

Parametri principali

dodge=True: quando si utilizza una variabile hue (ad esempio, separando fumatori e non fumatori), questo parametro separa i gruppi in "sciami" distinti affiancati, invece di mescolarli;
linewidth: aggiunge un bordo attorno a ciascun punto, rendendoli distinguibili anche se sono piccoli.

Esempio

Ecco come dodge modifica la visualizzazione. Nota come i punti blu e arancioni siano separati.


              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()

Compito

Swipe to start coding

Visualizzazione della distribuzione delle mance utilizzando uno swarmplot con uno stile distintivo.

Impostare lo stile su 'whitegrid'. Passare un dizionario per impostare 'axes.facecolor' su 'seashell'.
Creare uno swarmplot utilizzando il dataset tips (df):

Mappare 'day' su x, 'total_bill' su y e 'sex' su hue.
Impostare size a 2 per visualizzare più punti senza sovrapposizioni.
Aggiungere un bordo ai punti utilizzando linewidth=1.
Separare le categorie (maschio/femmina) affiancandole tramite dodge=True.
Utilizzare la palette 'rocket'.

Visualizzare il grafico.

Soluzione

Tutto è chiaro?

Grazie per i tuoi commenti!

Sezione 1. Capitolo 10

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